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GEP和MEP的新型解码评估技术及融合

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-12页
第一章 绪论第12-17页
   ·研究的目的与意义第12页
   ·国内外研究现状第12-14页
   ·研究内容第14-17页
第二章 研究背景第17-22页
   ·遗传程序设计第17-18页
   ·线性遗传程序设计第18-20页
     ·基因表达式编程第18-19页
     ·多表达式编程第19页
     ·GP、GEP 与 MEP 的比较及优缺点分析第19-20页
   ·函数建模第20-22页
第三章 多表达式编程第22-28页
   ·多表达式编程的基本原理第22-24页
     ·MEP 的个体表示第22-23页
     ·MEP 的初始化第23页
     ·MEP 的个体评估第23页
     ·MEP 的遗传算子第23-24页
   ·MEP 基因共享评估算法第24-26页
     ·共享评估思想第24-25页
     ·共享评估算法第25-26页
   ·小结第26-28页
第四章 多基因表达式编程第28-37页
   ·基因表达式编程的基本原理第28-30页
     ·GEP 的个体表示第28-29页
     ·GEP 的评估第29页
     ·GEP 的初始化和遗传算子第29-30页
   ·多基因表达式程序设计第30-35页
     ·MGEP 的个体表示第30-31页
     ·MGEP 解码第31-34页
     ·MGEP 算法第34-35页
     ·MGEP 的初始化第35页
     ·MGEP 的个体评估第35页
     ·MGEP 的遗传算子第35页
   ·小结第35-37页
第五章 深度优先的优势及分析证明第37-41页
第六章 实验与分析第41-50页
   ·MEP 函数挖掘系统第41-43页
     ·用户交互界面第41-42页
     ·系统函数挖掘第42-43页
   ·MEP 共享评估算法的实验与分析第43-44页
     ·目标函数与参数设置第43-44页
     ·实现结果与分析第44页
   ·MGEP、GEP 和 MEP 算法的性能对比实验及分析第44-50页
     ·实验目的及基本参数说明第44-45页
     ·一元函数的性能对比及结果分析第45-47页
     ·基本函数的性能对比及结果分析第47-50页
第七章 结论与展望第50-52页
   ·结论第50-51页
   ·展望第51-52页
参考文献第52-56页
致谢第56-57页
附录(攻读硕士学位期间发表录用论文)第57-58页
中文详细摘要第58-61页
英文详细摘要第61-64页

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