CEA:基于弱势种群保护抗早熟的聚类淘汰算法

向剑平; 唐常杰; 陈瑜; 王悦; 杨宁

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CEA:基于弱势种群保护抗早熟的聚类淘汰算法

信息工程 | 更新时间：2023-11-28

- CEA:基于弱势种群保护抗早熟的聚类淘汰算法
- CEA: Algorithm for Cluster- Elutriating based on Minority Protection
- 工程科学与技术 2009年41卷第5期页码：146-150
- 作者机构：
  
  1. 四川大学计算机学院遵义师范学院计算机科学系
  2. 四川大学计算机学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金
- DOI：
  中图分类号：
- 纸质出版日期：2009，
  
  网络出版日期：2009-4-9，
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向剑平,唐常杰,陈瑜,王悦,杨宁.CEA:基于弱势种群保护抗早熟的聚类淘汰算法[J].工程科学与技术,2009,41(5):146-150.

Xiang jian-ping, TANG Chang-Jie, CHEN Yu, et al. CEA: Algorithm for Cluster- Elutriating based on Minority Protection[J]. Advanced Engineering Sciences, 2009,41(5):146-150.
向剑平,唐常杰,陈瑜,王悦,杨宁.CEA:基于弱势种群保护抗早熟的聚类淘汰算法[J].工程科学与技术,2009,41(5):146-150. DOI：

Xiang jian-ping, TANG Chang-Jie, CHEN Yu, et al. CEA: Algorithm for Cluster- Elutriating based on Minority Protection[J]. Advanced Engineering Sciences, 2009,41(5):146-150. DOI：

摘要

中文摘要: 传统基因表达式编程算法(GEP)决定个体遗传权时过分依赖适应度，忽略了个体间相互关系，造成GEP算法易早熟而影响进化效率。为克服该问题，本文：从理论上研究了造成GEP早熟的原因，并根据研究结果提出弱势种群保护抗早熟的聚类淘汰算法CEA（cluster- elutriate Algorithm）；定义β- cluster及相关概念；用种群所含不同簇的数量来度量种群的多样性达到保护弱势种群。利用概率手段详细分析了个体参与下一代的机率。实验表明，基于CEＡ的算法能很好的防止GEP函数发现时的早熟现象，且极大的提高了函数发现效率。

Abstract

Abstract:Abstract: In traditional Gene Expression Programming (GEP)

the survival of individuals depends on their fitness

and the relationships between them are ignored. This may affect the evolution efficiency. To tackle these problems

this paper analyzes the cause of premature in GEP

introduces a Cluster-Elutriate Algorithm (CEA) based on minority-protection strategy

and develops a group of concepts

such as

β- cluster. The results of experience shows that the efficiency of GEP is improved based on GEA.

关键词

CEA算法最远临近聚类β- cluster个体适应度相似

Keywords

cluster- elutriate Algorithmthe farthest neighbor clusteringβ- clusterindividual similarity

references

Ferreira C,Gene Expression Programming:A new adaptive algorithm for solving problems,Complex Systems,2001(2).

唐常杰;张天庆;左颉.基于基因表达式编程的知识发现--沿革、成果和发展方向[J].计算机应用,2004(10)

元昌安;唐常杰;左吉.基于基因表达式编程的函数挖掘--收敛性分析与残差制导进化算法[J].四川大学学报(工程科学版),2004(6)

Ferreira C,Gene Expression Programming:Mathematical modeling by an artificial intelligence(Studies in computa tional intelligence),Germany:Springer-Verlag,2006.

Chen Tungshou;Tsai Tzuhsin;Chen Yitzu,A combined kmeans and hierarchical clustering method for improving the clustering efficiency ofmieroarray,2007.

Blickle T;Thiele L,A cemparison of selection schemes used in Genetic Algorithms,Switzerland,1995.

乔少杰;唐常杰;代术成.SIGA:一种新的自适应免疫遗传算法[J].中山大学学报(自然科学版),2008(3)

刘齐宏;唐常杰;胡建军.多样性制导分段进化的基因表达式编程[J].四川大学学报(工程科学版),2006(6)

徐开阔;唐常杰;刘胤田.基于聚类排序选择方法的进化算法[J].计算机科学与探索,2008(3)doi:10.3778/j.issn.1673-9418.2008.03.008

胡建军;唐常杰;段磊.基因表达式编程初始种群的多样化策略[J].计算机学报,2007(2)

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