计算机系统应用
計算機繫統應用
계산궤계통응용
APPLICATIONS OF THE COMPUTER SYSTEMS
2011年
2期
49-52,156
,共5页
小生境%遗传规划%极值点%符号回归%效率
小生境%遺傳規劃%極值點%符號迴歸%效率
소생경%유전규화%겁치점%부호회귀%효솔
为了提高遗传规划算法的性能,把遗传算法中的小生境技术运用到遗传规划中,提出了改进的遗传规划算法(NGP).该算法首先对原始训练集进行数据拟合,然后应用小生境技术跟踪拟合函数的极值点,并根据拟合函数的维数的不同,分别计算极值点在自变量维上的欧氏距离并排序,选取欧式距离较大且数量不超过原始训练集10%的极值点,加入到原始训练集中作为新的训练集,最后用遗传规划算法处理新训练集.在符号回归实验中对NGP的准确率进行了测试,说明了该算法的准确性和有效性.
為瞭提高遺傳規劃算法的性能,把遺傳算法中的小生境技術運用到遺傳規劃中,提齣瞭改進的遺傳規劃算法(NGP).該算法首先對原始訓練集進行數據擬閤,然後應用小生境技術跟蹤擬閤函數的極值點,併根據擬閤函數的維數的不同,分彆計算極值點在自變量維上的歐氏距離併排序,選取歐式距離較大且數量不超過原始訓練集10%的極值點,加入到原始訓練集中作為新的訓練集,最後用遺傳規劃算法處理新訓練集.在符號迴歸實驗中對NGP的準確率進行瞭測試,說明瞭該算法的準確性和有效性.
위료제고유전규화산법적성능,파유전산법중적소생경기술운용도유전규화중,제출료개진적유전규화산법(NGP).해산법수선대원시훈련집진행수거의합,연후응용소생경기술근종의합함수적겁치점,병근거의합함수적유수적불동,분별계산겁치점재자변량유상적구씨거리병배서,선취구식거리교대차수량불초과원시훈련집10%적겁치점,가입도원시훈련집중작위신적훈련집,최후용유전규화산법처리신훈련집.재부호회귀실험중대NGP적준학솔진행료측시,설명료해산법적준학성화유효성.
