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基于改进基因表达式程序设计的股票指数预测
基因表达式程序设计 复杂度分析 收敛性分析
2009/8/12
介绍基因表达式程序设计方法的基本原理，针对股票指数分析与预测问题，在经典的GEP算法基础上，提出一种基于动态变异算子的改进的GEP算法——IGEP算法，动态变异算子随着进化代数和染色体所含基因数目不同而变化，从而加快了GEP的收敛速度和精确度，对算法进行了复杂度和收敛性分析。设计一种基于IGEP的股票指数分析与预测算法，数值实验结果表明，该算法优于经典GEP算法，具有较广泛的通用性。
改进的基因表达式程序设计及其在函数建模中的应用
基因表达式程序设计 精英子空间算子 变维子空间算子
2009/2/19
该文提出了一种改进的基因表达式程序设计的遗传进化算法PGEP，新的算法引入三个算子：（1）基于精英保存策略的精英子空间算子；（2）基于全局收敛策略的变重组、变换概率Pc和变变异概率Pm算子；（3）基于群体搜索技术的变维子空间算子。将改进的基因表达式程序设计应用于函数建模，获得满意的结果。
基于多层染色体基因表达式程序设计的混合遗传进化算法
多层染色体 基因表达式程序设计方法 遗传算法
2009/2/6
提出了一种新的基于多层染色体基因表达式程序设计的混合遗传进化算法:M-GEP-GA。 该算法在基因表达式程序设计的基础上引入了多层染色体，并采用与遗传算法相嵌套的二级演化方法。利用染色体构建的层次调用模型对个体进行表达，用基因表达式程序设计方法优化模型结构,遗传算法优化模型参数。通过对三组数据测试,与用单基因GEP、多基因GEP的结果进行对比,实验表明改进的算法具有更强的寻优能力和更高的稳定性。