带误差余项的基因表达式编程

• 作者: 何家莉 宣士斌
• 来源期刊: 计算机科学与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 基因表达式编程 绝对误差 余项 逼近 精度
• 年，卷（期）: 2012,（4）
• 页码范围: 221-226
• 页数: 6页
• 分类号: TP1

摘要

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绝对误差上起到良好的作用。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宣士斌	广西民族大学数学与计算机科学学院	60	255	8.0	12.0
2	何家莉		12	11	2.0	2.0