【摘 要】
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生物启发计算是在生物界自然现象或过程中获得灵感启示下,研究开发的智能计算模型。近年来,生物启发计算在人工智能、机器学习和数据挖掘领域得到了广泛应用;受生物科学最新发展
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生物启发计算是在生物界自然现象或过程中获得灵感启示下,研究开发的智能计算模型。近年来,生物启发计算在人工智能、机器学习和数据挖掘领域得到了广泛应用;受生物科学最新发展成果的启发,各国研究学者也不断地提出很多新颖的理论和算法。但与成熟学科相比,生物启发计算领域的研究仍处于初步的探索当中。 本文探索了生物启发计算中几个富有吸引力和挑战性问题,主要创新点包括: 1、在基因表达式编程算法中引入多层染色体的概念,提出了一种基于多层染色体基因表达式编程的遗传算法M-GEP(Multi-Layer Chromosome Gene Expression Programming),新算法在解决如公式发现等具体问题中取得了较好的结果,通过实验与单基因GEP,多基因GEP算法相比,平均进化辈数有明显降低。 2、提出并实现了一种全新的进化算法-基于重叠表达的多基因进化算法-MEOE(multi-gene evolutionary algorithm based on overlapped expression)。生物学家发现,在一定条件下,组成基因的核苷酸序列有些可以重复,即重叠基因(overlapping gene)。生物遗传界普遍认为重叠基因不仅能经济和有效的利用DNA的遗传信息量,“节约”碱基,更重要的是可能便于对基因表达起调控作用。受基因重叠现象启发,结合免疫学中关于浓度的概念,作者提出并实现了一种新的进化算法-MEOE,同其他进化算法相比,MEOE表达空间效率优于其他算法;由于无需对基因或染色体内容做出约束MEOE算法效率近一步提高。实验表明,在同等条件下,MEOE的速度为GEP的2.5到9.4倍;对高次函数发现能力和函数发现的成功率方面均有较大幅度提高。
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