【摘 要】
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基因表达式算法(Gene Expression Programming, GEP)在函数挖掘方面有较大的优越性,但容易过早收敛,且很难跳出局部最优解,导致最后的绝对误差较大,为此提出了一种带有余项误
【机 构】
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玉林师范学院数学与信息科学学院,广西民族大学数学与计算机科学学院
【基金项目】
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玉林师范学院青年项目(2009YJQN100)
论文部分内容阅读
基因表达式算法(Gene Expression Programming, GEP)在函数挖掘方面有较大的优越性,但容易过早收敛,且很难跳出局部最优解,导致最后的绝对误差较大,为此提出了一种带有余项误差的方法。该方法在当个体陷入局部最优时,将函数值与目标值的误差作为余项,进一步把该余项数据再进行函数挖掘,由此找到的新函数更接近目标值。反复多次用GEP寻找跟余项数据逼近的函数,再计算新的余项,可让余项的绝对值也就是函数的绝对误差依概率收敛于0。并从理论上证明了这种算法的可行性。通过仿真例,结果表明该方法在降低
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