遗传程序设计及其新进展与应用

简述了遗传程序设计的基本概念、应用领域,以及遗传程序设计与遗传算法之间的差异。综述了近年来在遗传程序设计领域的最新研究成果,尤其是GP结构和主动学习方面的进展。

遗传程序设计方法综述

近年来 ,遗传程序设计 (genetic program ming,GP)的研究引起了人们很大的关注 ,它运用遗传算法(genetic algorithm,GA)的思想 ,通过生成计算机程序来解决问题 .介绍了遗传程序设计的研究状况以及目前的研究进展 ,概述了它的基本算法、主要特点、理论与技术 ,同时介绍了一些 GP实现系统以及主要的应用领域 ,最后探讨了遗传程序设计的研究方向 .

用遗传程序设计实现复杂函数的自动建模

采用遗传程序设计的方法实现复杂函数的自动建模,程序中用树的分层结构表示复杂函数,并设计了相应的遗传算子(包括杂交算子和变异算子)以及停机条件。实例测试的结果表明采用遗传程序设计的方法得到的模型比传统的方法得到的模型要好,甚至优于专家设计的一些模型。

遗传程序设计在统计建模中的应用

介绍一种利用遗传程序设计的方法来自动生成统计预测模型,并进行误差估计分析,改变过去只使用拟合曲线粗糙、预测结果不理想的几种传统固定统计预测模型的传统分析方法。通过对[1]和[2]的真实历史资料验证,结果表明,与传统的线性回归、指数回归、抛物线回归[3]三种方法对比,遗传程序设计建立的模型所预测的数据准确度明显要高。

遗传程序设计及其在符号回归问题中的应用

介绍了遗传程序设计的基本原理 ,以及遗传程序设计的算法设计及其实现的几个关键问题 .将遗传程序设计应用于符号回归问题 ,获得满意的结果 .

基于遗传程序设计方法的短期电力负荷预测

对遗传程序设计算法进行介绍,尝试将其应用到短期电力负荷预测中。先对负荷样本进行常规和滤波处理,消除伪数据,然后运用遗传程序设计的复杂表达能力,把不同日同一时刻的负荷序列作为样本,对未来负荷进行分时短期预测。该遗传程序设计方法无需考虑如温度等因素,随机常数能自动平衡与负荷有关因素的影响,并自动生成相应的数学模型,通过模型可以计算出未来时刻的负荷,有效避免了人为造成的误差,简单可行。经过和时间序列方法的预测结果进行比较,表明该方法效果较好。

基于遗传程序设计的洪水灾害损失评估及自动建模

通过对洪水灾害损失评估发展现状的调查,分析了现有评估方法存在的问题.通过分层调查统计和分析计算的办法得出多维的洪水灾害损失数据,并利用遗传程序设计实现自动建模.在建模的过程中不但系统地考虑了洪水过程对洪水灾害评估的影响,还考虑到季节、预警时间等因素的影响,并且通过前期数据处理方式考虑了洪泛区的避险条件和抗洪抢险措施对洪水灾害评估的影响,从而能够大大提高评估的精度.

遗传程序设计(之一)

1.引论 近三十年来,计算机学者对模拟自然过程,特别是生物进化过程的算法产生了日浓厚的研究兴趣。研究分析表明。

基于模拟退火算法的遗传程序设计方法

遗传程序设计(GP)是运用遗传算法的思想,通过生成计算机程序来解决问题的,但用它来解决大型或复杂问题时,就存在一些难以解决的问题,尤其是大量使用计算机内存和CPU时间,大大影响了工作性能。以符号回归问题为例,针对传统的遗传程序设计方法在解决问题时所遇到的困难,提出一个基于模拟退火算法的遗传程序设计方法,进一步提高GP系统求解问题的能力。

基于遗传程序设计的水质评价模型

为在水质评价模型的结构未确知时,建立合适的模型来反映以评价指标为系统输入与以评价等级值为系统输出之间所隐含的复杂关系,提出了基于遗传程序设计的水质评价新方法。研究结果说明:新方法可在较大的程序空间中搜索一个最佳函数表达式,来描述水质评价系统的输入与输出样本数据系列所隐含的关系;新方法在水资源系统建模、预测、评价和控制等计算机程序自动设计中具有推广应用价值。

遗传程序设计(之二)——基于自然选择的程序设计范型

1.引论“物竞天择,适者生存”是达尔文生物进化论阐明的主要原理之一。自然界中,生物体的结构体现了生物对其环境的适应能力(即生存与繁殖的能力)；

遗传程序设计理论及其应用综述

遗传程序设计是上世纪90年代基于遗传算法思想发展起来的具有概率搜索本质和结构优化等特征的演化算法新分支。该文对其研究现状及进展做了介绍,并简要综述了其理论与技术,同时对近年来的应用做了总结、分类与归纳,最后对其应用前景进行了展望。

遗传程序设计用于工业调优——炼钢转炉炉龄预测

提出了炼钢转炉炉龄问题预测的遗传程序设计方法，并选取一组标样进行了研究．结果表明，该方法性能良好，可望成为钢铁工业预测。

基于遗传程序设计的IP业务流量长期预测

针对流量行为分析对自动化、智能化和预测精度的进一步需求和存在的不足 ,提出了基于遗传程序设计(GP)的IP业务流量长期预测算法 .论文首先给出了GP的定义和GP个体的二叉树表示 ,然后重点论述了GP的演化算法设计流程、数据样本获取、GP的演化建模和实验 .实验结果表明 ,通过对Web业务流量进行GP建模实验 ,搜索到了两个较好的业务流量预测模型 ,模型所对应的预测曲线与原始数据曲线拟合得较好 ,说明采用GP建模是有效的 ,能反映业务流量的变化规律 .

基于遗传程序设计的单因素人口预测模型

对于湖北省人口预测的问题,提出了单因素的人口预测模型。应用遗传程序设计的方法,对该模型进行了求解,所得到的单因素人口方程具有非常好的拟合精度,可以认为它确实反映了湖北省人口变化规律,可以用它来进行湖北省人口预测。此实例说明应用遗传程序设计对动态系统做拟合是行之有效的。

基于遗传程序设计的作物干旱程度评估模型

基于遗传程序拟合非线性函数的思想,建立了量化计算作物干旱程度的遗传程序模型。该方法通过演化计算自动寻找最优的模型结构,不但可以准确地反映出干旱对作物造成的产量损失,而且避免了预先建立具体数学表达式及求解参数的不便。实例表明:遗传程序设计的作物干旱程度量化模型,具有较大的灵活性和智能性,拟合精度高,可为农业干旱风险评估提供科学的依据和坚实的基础。

交互式遗传程序设计在作曲中的应用

针对目前的算法作曲系统普遍存在的局限性,提出一种交互式遗传程序设计(Interactive Genetic Programming,IGP)的作曲方法。介绍了用交互式遗传程序设计进行作曲的原理、步骤。提出了一种交互式遗传程序乐曲生成系统,用人做为适应度函数,用遗传程序设计的方法来产生乐曲片段。把乐曲片段交给人进行评价后,人对乐曲是否参与下一代进化进行取舍,直至产生理想的乐曲。实验结果显示:得到的乐曲片段较之前各种乐曲生成系统得到的乐曲更连贯,能够符合人的欣赏习惯。

基于遗传程序设计的供水管网爆管预测模型

收集了中国南方某城市2004—2008年的爆管资料.通过统计分析,确定了不同管径平均管龄、抗拉强度以及故障强度,并结合供水管网模拟,确定了管段的平均绝对压力.通过以管径为分类依据的不同训练样本,利用遗传程序设计建立了故障强度与管径、平均绝对压力、平均管龄和抗拉强度之间相关关系的爆管预测模型.运用2009年统计爆管数据验证了预测模型的准确性与可行性,结果表明爆管预测模型能较好地反映实际情况.

遗传程序设计(GP)的适应性函数设计

适应性函数是遗传算法和遗传程序设计得以实现的关键因素,是评价个体好坏的定量表述,决定着演化过程中群体选择复制及群体整体性的质量。该文叙述了适应性函数的设计方法,解释各设计方法的原因,并提出根据树型遗传算法的个体特点通过控制适应性函数大小对个体进行奖励惩罚。

基于遗传程序设计的中长期径流预报模型研究与应用

应用遗传程序设计建立径流中长期预报模型，结合径流序列数据的特点通过自相关分析确定其滞时输入变量的个数。采用均方误差作为其适应度评价函数，以漫湾实测月径流序列（1953—2003年）和洪家渡实测月径流序列（1951～2004年）为例，通过与ARMA模型、人工神经网络模型的预报结果比较，显示该模型应用于径流中长期预报简单易行且精度较高。