基于克隆选择和量子进化的GEP分类算法OACSCDCSTPCD
GEP Classification Based on Clonal Selection and Quantum Evolution
基于基因表达式编程(GEP)的分类算法具有较高的精度,但易陷入局部最优,且搜索时间长.为进一步提高GEP分类算法的分类能力,提出了基于克隆选择和量子进化的GEP分类算法——ClonalQuantum—GEP.该算法通过量子种群的更新和探测影响抗体种群的搜索方向和进化能力,并通过记忆池保持最优解,使其具有更好的种群多样性、更强的全局寻优能力和更快的收敛速度.在几个标准数据集上的实验验证了算法的有效性.与基本的GEP算法相比,ClonalQuantu…查看全部>>
Gene Expression Programming based Classification algorithm has shown good classification accuracy, however, it often falls into the local optimums and needs long time searching. In order to further improve the classification power of GEP,clonal selection and quantum evolution were introduced into GEP. A novel approach called ClonalQuantunrGEP was proposed. After affecting the search direction and evolution ability of the antibody population through the…查看全部>>
王卫红;杜燕烨;李曲
浙江工业大学计算机科学与技术学院 杭州 310023浙江工业大学计算机科学与技术学院 杭州 310023浙江工业大学计算机科学与技术学院 杭州 310023
信息技术与安全科学
基因表达式编程(GEP)克隆选择量子进化分类
Gene expression programming,Clonal selection,Quantum evolution,Classification
《计算机科学与探索》 2011 (10)
数字曲面融合与编辑理论与方法研究
236-239,262,5
本文受国家自然科学基金(60873033),浙江省自然科学基金(R1090569),浙江省科学技术厅项目(2009C31108)资助.
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