【摘 要】
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多表达式编程(Multi-Expression Programming,MEP)和基因表达式编程(Gene Expression Programming,GEP)是遗传程序设计(Genetic Programming,GP)研究中的两个重要变体。本文
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多表达式编程(Multi-Expression Programming,MEP)和基因表达式编程(Gene Expression Programming,GEP)是遗传程序设计(Genetic Programming,GP)研究中的两个重要变体。本文在现有学者研究工作的基础上发现,MEP和GEP运行所产生的表达式均属于终态符集上的合法表达式范畴,于是我们通过将GEP染色体融入进MEP基因里,GEP增加一种位置指针两种方式形成了一种MEP和GEP的融合方法MMGEP(MEP MIX GEP)。该方法不仅统一了MEP和GEP的算法框架,而且在性能上比单一的MEP或是GEP都具有优势。我们主要做的有以下工作:1)结合实例阐述了MMGEP框架下MEP、GEP的刻画方法,也提出了一种基于该框架下的MEP和GEP的新编码方式,诠释了该方法在统一框架的特点上所具有的普遍性。2)采用了共享评估的思想优化MEP的进化时间,使用符号回归的方法验证了MMGEP在准确率、精度等基本的GP评价指标上都要优于单一的MEP或GEP。3)总结了论文所做的工作并给出一些MMGEP优化上的建议。
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