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第 卷 第 期 福建师范大学学报(自然科学版) ,
( 年 月) ( )
文章编号:()
基因表达式编程中遗传算子的分析
杜 欣,倪友聪,刘大刚,赵 康,汪春燕
(福建师范大学软件学院,福建 福州 )
摘要:基因表达式编程() 不仅具有重组、变异等遗传算子,而且还引入了 、 转座等更为
复杂的遗传算子,这些算子概率的选取不同会对算法性能产生较大的影响,基于此,在以前所得理论成果
基础上,通过大量实验研究了重组、变异、转座等遗传算子对 时间复杂性的影响
关键词:基因表达式编程;变异算子;重组算子;转座算子
中图分类号: 文献标志码:
收稿日期:
基金项目:国家自然科学基金资助项目();福建省自然科学基金资助项目();福建省杰出青年培育计划
(福建省教育厅[] 号);福建师范大学青年骨干教师培育计划();武汉大学软件工程国家重点实
验室开放基金( );福建省教育厅科技项目(,)
通信作者:杜欣( ),女,博士,副教授,主要研究方向为演化计算,分布式计算
The Analysis on Genetic Operators in Gene Expression Programming
DU Xin,NI You-cong,LIU Da-gang,ZHAO Kang,WANG Chun-yan
(Faculty of Software,Fujian Normal University,Fuzhou ,China)
Abstract:
, ,
Key words: ; ; ;
基因表达式编程
[]
( ,简称 )是一种基因型和表现型分离的新
型演化算法
与传统演化算法(简称 ) 相比, 具有两个显著不同特点:基因型(线性结构)
与表现型(非线性结构)分离;引入了
、 等更为复杂的遗传操作 这些使得 弥补了传统
遗传算法( ,简称 )在表示方法上的局限和传统遗传编程( ,
简称 )复杂的解构造及受限的遗传操作等缺陷,具有高效的性能 的优良特性引起了国内外
学者的广泛关注,激发了大家的研究兴趣,近年来, 迅速发展成为自动程序设计领域的有力工
具,并在符号回归
[ ]
、时间序列预测
[]
、数据挖掘
[]
等领域得到了成功的应用
目前 的研究大都集中在算法的实现、改进与应用方面,例如结合其他学科思想(生物信息
学
[ ]
、统计学习理论
[,]
等)或融合其它智能算法
[ ]
以改善其性能,提高其效率 借鉴不同学科
思想用于算法设计和问题求解有力地推动了
研究的发展,更重要的是,拓广了 的应用领
域
然而,与 的应用研究相比,一个不容忽视的事实是, 的基础理论研究才刚刚开始,仅
有少量的有关
理论方面的研究工作
[ ]
,有关 的许多基本理论问题未得到解决,例如:重
组、转座等遗传算子对 时间复杂性的影响 这对细致刻画与算法工作机理相关的时间复杂性等
基础理论具有重要意义 基于此,本文研究了重组、变异、转座等遗传算子对 时间复杂性的
影响
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