【摘 要】
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基因表达式编程（GEP）融合了遗传算法和遗传编程的优点,进化速度提高了2～4个数量级,但在解决复杂问题时仍存在早熟现象. 为解决这个问题,做了下列工作：（1）定义了种群多样性度量和选
【基金项目】
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基金项目：“十一五”国家科技支撑计划项目（2006BA105A01）,国家自然科学基金（60773169）
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基因表达式编程（GEP）融合了遗传算法和遗传编程的优点,进化速度提高了2～4个数量级,但在解决复杂问题时仍存在早熟现象. 为解决这个问题,做了下列工作：（1）定义了种群多样性度量和选择压力,分析了传统GEP算法选择操作的不足;（2） 把聚类思想引入选择操作中,提出了基于聚类竞争GEP算法CC-GEP（GEP based on Cluster Competition）,证明了CC-GEP能自适应地根据种群多样性调节选择压力;（3） 实验表明CC-GEP比传统GEP成功率高36%,模型精度R-square提高
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