mep与gep的语义重用研究

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1、万方数据学校代号：10536学号：11108020848密级：公开长沙理工大学硕士学位论文MEP与GEP的语义重用研究学位申请人姓名：郄毯生指导教师翅壁教援所在学院让箕扭皇适信工程堂瞳专业名称让篡扭筮鲑生理论论文提交日期2Q!垒生垒月论文答辩日期2Q!垒生墨月答辩委员会主席旌苤垡教援万方数据TheResearchonSemanticRepetitionofⅣ匝PandGEPZHENGQiushengB．E．(MinzuUniversityofChina)2010Athesissubmittedinpartialsatisfactionoft

2、heRequirementsforthedegreeofMasterofEngineeringComputerSofwareandTheoryChangshaUniversityofScience＆TechnologySupervisorProfessorHePeiApril，2014万方数据长沙理工大学‘学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确

3、方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名：墨《l锹生日期：鲰6月尸IS学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权长沙理工大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。同时授权中国科学技术信息研究所将本论文收录到《中国学位论文全文数据库》，并通过网络向社会公众提供信息服务。本学位论文属于1、保密口，在年解密后适用本授权书。2、不保

4、密团。(请在以上相应方框内打“-4”)日期oD／夕，年6月j一日日期：沙(吨年易月箩日垒琵。毗他一P．杉p撕研名签．签者师作导万方数据摘要遗传程序设计(GP)因其出众的解决复杂问题的能力成为演化计算中的重要分支，为多国学者青睐，并被应用于如人工智能、金融测算等多个领域。然而，GP及其分支在演化过程中出现的语义重复现象严重影响效率与性能。比如：多表达式程序设计(MEP)中，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运用，造成了重复计算，耗费大量时空资源；同样，基因表达式程序设计(GEP)中，每个染色体中的任何有效基因段

5、都可能多次被当前或其它后续种群中的其他有效基因段运用，严重影响了演化效率和性能。为提升MEP与GEP的演化效率与性能，本文主要对MEP和GEP的语义去重问题进行了研究，并做出了一些改进工作，具体如下：1)从理论上证明了MEP在演化过程中存在基因被重复运用，语义动作被重复执行的现象，并提出了针对MEP的新算法NMEP。在没有改变MEP染色体表示规则及种群演化方式的情况下，算法NMEP能够识别演化过程中被重复运用的基因，避免了重复建树与语义动作重复执行，节省了时空问资源，提高了MEP的性能。2)将深度优先解码方式应用于GEP，并分析了基于深度优

6、先解码方式的GEP与基于广度优先解码方式的标准GEP之间的性能。3)从理论上证明了GEP在演化过程中语义动作被重复执行现象的存在性。针对基于深度优先解码方式的GEP提出新算法NGEP。同样，算法NGEP也没有改变基于深度优先解码方式的GEP的染色体表示规则及种群演化方式，并能够识别演化过程中被重复运用的有效基因段。4)通过实验比较融入算法NMEP的MEP和标准MEP，两种算法在三个实验中采用了相同的挖掘函数及实验标准，实验结果证明算法NMEP具有可行性，且融入算法NMEP的MEP相较于标准MEP具有时间优势。5)通过实验比较融入算法NGEP

7、的GEP、基于深度优先解码方式的GEP和标准GEP，三种算法在四个实验中采用了相同的挖掘函数和实验标准，实验结果表明：融入算法NGEP的GEP在性能上优于另两种算法。关键词：遗传程序设计；多表达式程序设计；基因表达式程序设计；语义重复万方数据ABSTRACTGeneticprogramming(GP)becomesallimportantbranchofevolutionarycomputationbecauseofitssuperiorabilitytosolvecomplexproblems．Thus，ithasbeenfavoredb

8、ymanyscholars，andappliedtomultipleareassuchasartificialintelligence，financialestimation．H