基因表达式编程算法的研究与应用

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进化计算是当前人工智能、知识工程、数据挖掘中的研究热点。遗传算法和遗传编程,是众多进化计算模型中的两个最典型的模型。F.Candida于2001年草创了新的进化计算模型基因表达式编程(GEP,Gene Expression Programming)。GEP既具有遗传算法的简单性,又具有遗传编程的功能,在对很多问题的求解效率上,比普通的遗传编程高4-6个数量级。F.Candida在草创的同时,留下了大量的理论空白,技术缺陷和遗憾之处。 生物学研究的深入为基因表达式编程提供了良好的研究基础,而随着地下空间开发新技术——隧道盾构施工带来的挑战,又为基因表达式编程提供了广阔的应用舞台。 本文在前人工作的基础上对基因表达式编程的核心技术进行了研究,并探讨了GEP在隧道盾构施工中的应用。主要成果和贡献如下: (1)对基本的GEP算法中关键参数、常数集、符号集等设置对公式发现的影响和规律进行了理论分析和实验证明。 (2)引入生物学中的转基因技术和小生境技术,提出GEP的改进算法IA(Improved Algorithm)和基于IA的改进算法IA,大大提高了GEP算法用于公式发现的精度和速度。 (3)把IA成功地运用在双圆盾构地面沉降的横向和纵向公式发现上,通过与历史工程数据的比对,证明了通过IA算法得到的地面沉降公式对工程数据具有很好的拟合度,充分反映了双圆盾构的地面沉降规律。
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