【摘 要】
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GEP是一种新颖的遗传算法,在函数建模的应用中取得良好的结果。给出计算有效基因长度的伪代码,结合GRCM方法阅读基因,快速计算出染色体的适应值。在算法中增加了参数估计模块
【机 构】
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武汉大学计算机学院,武汉大学计算机学院 武汉430072中南民族大学计算与实验中心,武汉430074,武汉430072
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GEP是一种新颖的遗传算法,在函数建模的应用中取得良好的结果。给出计算有效基因长度的伪代码,结合GRCM方法阅读基因,快速计算出染色体的适应值。在算法中增加了参数估计模块,用GEP得到较好模型后,用参数估计模块进行参数优化,试验显示这种混合的GEP方法比传统的最小二乘法、神经网络以及遗传程序设计等方法具有更好的性能。
GEP is a novel genetic algorithm that achieves good results in the application of function modeling. Given the pseudocode that calculates the length of a valid gene, we read the gene with the GRCM method and quickly calculate the fitness of the chromosome. The parameter estimation module is added to the algorithm. After the good model is obtained by GEP, the parameter estimation module is used to optimize the parameters. The experiment shows that the hybrid GEP method has more advantages than the traditional least square method, neural network and genetic programming Good performance.
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