多表达式程序设计的新型评估方法

多表达式程序设计(MEP)是应用十分广泛的自动程序设计方法。从MEP的染色体表示规则及种群演化方式来看,每个染色体中的任何基因都有可能多次被当前或其它后续种群中的其他基因引用,从而造成重复计算,耗费大量时空资源。由此提出并实现了一种新型评估方法,该新型评估方法在不改变传统MEP的染色体表示规则和种群演化方式的情况下,能够准确有效地识别演化过程中所有被重复引用的基因,从而避免了大量重复计算,显著提高了演化效率。

深度优先的多基因表达式程序设计

基因表达式程序设计(GEP)是应用十分广泛的自动程序设计方法.就解码方法而言,它主要依据广度优先原则来实施从个体表示到表达式的转换.这代表基因片段的含义会因环境的变化而变化.为此,现有GEP对个体的评估缺乏并发支持能力.本文从理论与实验两个方面证实:深度优先原则及个体多解技术,即让单个染色体编码多个解的技术,既可解决以上GEP困境也可显著改善其性能.

多表达式程序设计的新型评估方法探讨

多表达式程序设计是一种被广泛使用的设计方式。观察该程序的染色体准则与集体演变方法得出,不同的染色体其中的某种因子也许都会受到目前或是后来种群的之中另外的因子所使用,进而形成反复计算,消耗许多时空能源。所以,建议与实施一种新的评估方式,这种方式可以明确的辨别被反复使用的全部因子,并且不会转变以往的程序设计中的染色体表达规定与集体演化方法。减少许多的反复计算时间,加强提升演变的有效率。

边坡稳定性预报的MEP分类预测算法

鉴于传统方法和数值分析方法的局限性,引入了密切影响边坡稳定性的若干参数,运用多表达式程序设计方法建立边坡稳定性评价模型.基于已有的边坡事例,对该模型进行训练和自我学习,然后用样本训练后的优化模型对新的土质边坡数据集进行预测评价.数值实验表明:多表达式程序设计算法在建立边坡稳定性评价模型中具有较高的可信度.