基于准反向变异的实数笛卡尔遗传编程算法

针对传统笛卡尔遗传编程(CGP)算法变异操作多样性的缺乏以及其使用的进化策略本身的局限性,提出了一种基于准反向变异的实数笛卡尔遗传编程算法(AD-RVCGP)。首先,和传统CGP一样,AD-RVCGP在进化过程中采用1+λ的进化策略,即由一个父代个体只通过变异操作产生λ个子代个体;其次,该算法在进化过程中动态选择准反向变异算子、末端变异算子和单点变异算子,并且利用反向个体的信息进行变异操作;最后,算法在进化过程中根据进化阶段的状态来选择不同的父代个体用于生成下一代个体。在符号回归问题的测试上,相较于传统CGP,ADRVCGP的收敛加快了约30%,运行时间少了约20%;另外该算法求得的最优解与真实最优解误差更小。实验结果表明,AD-RVCGP具有较高的收敛速度和问题求解精度。