基于开放读码框架的改进GEP算法研究
摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6页 |
第一章 绪论 | 第10-17页 |
1.1 研究的背景和意义 | 第10-11页 |
1.2 研究现状 | 第11-15页 |
1.2.1 GEP理论研究 | 第12页 |
1.2.2 个体编码分析和改进 | 第12-13页 |
1.2.3 GEP遗传算子研究 | 第13页 |
1.2.4 搜索性能改进研究 | 第13-14页 |
1.2.5 GEP在其他领域的应用 | 第14-15页 |
1.2.6 GEP研究存在的主要问题 | 第15页 |
1.3 研究内容和结构 | 第15-17页 |
第二章 GEP相关基础知识 | 第17-33页 |
2.1 GEP发展及总框架 | 第17-18页 |
2.2 初始化种群 | 第18-20页 |
2.2.1 GEP编码结构 | 第18-20页 |
2.3 解码染色体 | 第20-23页 |
2.3.1 开放读码框架 | 第20-21页 |
2.3.2 染色体解码 | 第21-23页 |
2.4 适应度计算 | 第23-28页 |
2.4.1 个体适应度计算 | 第23-26页 |
2.4.2 数值常量问题的处理 | 第26-28页 |
2.5 GEP遗传算子 | 第28-33页 |
2.5.1 种群选择操作 | 第28-30页 |
2.5.2 个体遗传操作 | 第30-33页 |
第三章 基于ORF改进遗传算子的GEP算法 | 第33-42页 |
3.1 引言 | 第33页 |
3.2 遗传算子性能分析 | 第33-35页 |
3.2.1 标准遗传算子性能分析 | 第33-34页 |
3.2.2 尾部插串遗传算子性能分析 | 第34-35页 |
3.3 基于ORF的遗传算子 | 第35-37页 |
3.3.1 基于ORF的遗传算子设计 | 第35-36页 |
3.3.2 性能分析 | 第36-37页 |
3.4 基于ORF改进遗传算子的GEP算法 | 第37-38页 |
3.5 实验分析 | 第38-41页 |
3.5.1 一元函数的挖掘性能对比 | 第39-40页 |
3.5.2 二元函数的挖掘性能对比 | 第40-41页 |
3.6 本章小结 | 第41-42页 |
第四章 基于基因解码结构的GEP种群多样化策略 | 第42-53页 |
4.1 引言 | 第42页 |
4.2 基因解码结构 | 第42-44页 |
4.3 基因解码结构复用 | 第44-45页 |
4.4 基于解码结构的多样化方法 | 第45-48页 |
4.4.1 基因解码结构浓度 | 第45-47页 |
4.4.2 个体生成策略 | 第47页 |
4.4.3 种群多样化策略算法 | 第47-48页 |
4.5 实验与分析 | 第48-52页 |
4.5.1 基因解码结构的个体生成策略实验 | 第49-50页 |
4.5.2 基因解码结构浓度实验 | 第50-51页 |
4.5.3 和标准GEP算法的对比实验 | 第51-52页 |
4.6 小结 | 第52-53页 |
第五章 总结与展望 | 第53-54页 |
5.1 总结 | 第53页 |
5.2 展望 | 第53-54页 |
参考文献 | 第54-58页 |
致谢 | 第58-59页 |
附录(攻读硕士学位期间发表的录用的论文) | 第59页 |