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2008年8月四川大学学报(自然科学版)Aug.2008
第45卷第4期JournalofSichuanUniversity(NaturalScienceEdition)Vol.45No.4

文章编号:049026756(2008)0420767206

基于模拟退火的基因改进型GEP算法

饶元1,元昌安2
(1.广西师范学院资环学院,南宁530001;2.广西师范学院信息技术系,南宁530001)

摘要:基因表达式编程具有强大的函数挖掘能力,有助于在实验数据上提炼数学模型、揭示
事物本质规律.尽管标准GEP算法通过改进遗传操作在一定程度上克服了早熟现象,但在解
决实际问题中仍常表现出算法的不稳定;此外,标准GEP算法挖掘出的函数表达式往往冗长,
可解释性差.针对这些问题本文做了如下工作:(1)对标准GEP算法的基因进行了新的定义,
改进了标准GEP算法的基因构成,提高了GEP算法的通用性;(2)将模拟退火引入到标准
GEP算法的选择算子中,提出了基于模拟退火的基因改进型基因表达式编程算法(RG2GEP2
SA);(3)实验表明,RG2GEPSA算法比标准GEP算法具有更高的稳定性,RG2GEPSA算法比
标准GEP算法成功率提高了11%,挖掘出的函数表达式更具有可解释性.
关键词:改进型基因;基因表达式编程;模拟退火;函数发现
中图分类号:TP311.13文献标识码:A

Revisedgene2geneexpressionprogrammingalgorithms
basedonsimulatedannealing

RAOYuan1,YUANChang2An2
(1.CollegeofResourcesandEnvironmentScience,GuangxiTeachersEducationUniversity,Nanning530001,China;
2.DepartmentofInformationandTechnology,GuangxiTeachersEducationUniversity,Nanning530001,China)

Abstract:MiningfunctionsfromexperimentaldatabasedonGeneExpressionProgramming(GEP)technique
canhelpscientiststobuildmathematicmodelanddiscovertheessentialruleshiddenintheobjects.Traditional
GEPavoidstheproblemofprematureconvergencetoacertainextentbytryingtousemoregeneticopera2
tions.However,itoftenrepresentsinstabilitywhenitisusedtosolvesomepracticalproblems.Inaddition,
thetargetfunctionsminedbytraditionalGEPareoftenveryverbose,andarepoorlyexplicable.Tosolvethe
problemsmentionedabove,thispapermakesthefollowingcontributions:(1)RevisestheGenestructureof
thetraditionalGEP,improvingitsapplicationdomains.(2)ProposesRevisedGene2GeneExpressionPro2
grammingBasedonSimulatedAnnealing(RG2GEPSA)algorithm,whichcombinesGeneExpressionPro2
grammingandSimulatedAnnealing.(3)ByextensiveexperimentsdemonstratestheeffectivenessofRG2
GEPSA.TheresultsshowthatRG2GEPSAhashigherstabilitythantraditionalGEP.RG2GEPSAincreases
thesuccess2probabilityby11%andthefunctionsminedbyusingthenewmethodaremoreexplicablecom2
paredwiththetraditionalGEP.
Keywords:revisedgene,GEP,simulatedannealing,functionfinding

收稿日期:2007203209;修回日期