遺傳編程關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、遺傳編程作為演化算法的一個(gè)分支，被成功應(yīng)用于科學(xué)研究與工業(yè)生產(chǎn)中。在本文中，我們提出了兩種新的技術(shù)，以提高遺傳編程在解決諸如算法合成等問(wèn)題上的求解效率。
　　 (1)以往研究表明，高級(jí)程序語(yǔ)言指令集只能夠解決簡(jiǎn)單的算法合成問(wèn)題。在這種指令集下，算法合成受到程序語(yǔ)句位置和程序執(zhí)行順序的影響，因而算法合成的優(yōu)化問(wèn)題呈現(xiàn)出異位顯性。因此，我們提出了一個(gè)基于隱式循環(huán)的新的指令集。此外我們還提出了關(guān)聯(lián)存儲(chǔ)器的概念，使得程序執(zhí)行順序的獨(dú)立性

2、提高。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了這些方法能夠改進(jìn)遺傳編程在算法合成優(yōu)化問(wèn)題上的表現(xiàn)。
　　 (2)算法合成問(wèn)題中的異位顯性導(dǎo)致了適應(yīng)度函數(shù)值分布的崎嶇。普通的適應(yīng)度賦值和選擇方法可能會(huì)使演化算法過(guò)早的在局部最優(yōu)處收斂，從而更好的算法將被忽略。我們提出使用新型適應(yīng)度賦值方法來(lái)提高遺傳編程解決算法合成問(wèn)題的能力，以發(fā)現(xiàn)那些有新行為和有潛力的算法結(jié)構(gòu)的同時(shí)，也減少演化算法過(guò)早收斂的可能性。新型適應(yīng)度賦值方法在算法合成實(shí)驗(yàn)中獲得了更好的優(yōu)化效果。這