【摘 要】
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标准基因表达式编程算法(GEP)在挖掘知识时采用恒定的变异和交叉率,没有考虑进化中个体适应度的变化,依然存在难以摆脱局部最优和收敛速度问题。为了解决这一问题,提出了将X条件云模型应用到基因表达式编程的算法(XCC-GEP)。该算法在进化前期采用固定变异率和交叉率;一旦处于收敛状态时,根据个体的当前适应度,借助X条件云,动态调整其变异率和交叉率,以跳出早熟收敛。实验表明了算法的有效性。
【机 构】
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西南民族大学计算机科学与技术学院,西南财经大学信息工程学院
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标准基因表达式编程算法(GEP)在挖掘知识时采用恒定的变异和交叉率,没有考虑进化中个体适应度的变化,依然存在难以摆脱局部最优和收敛速度问题。为了解决这一问题,提出了将X条件云模型应用到基因表达式编程的算法(XCC-GEP)。该算法在进化前期采用固定变异率和交叉率;一旦处于收敛状态时,根据个体的当前适应度,借助X条件云,动态调整其变异率和交叉率,以跳出早熟收敛。实验表明了算法的有效性。
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