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申请/专利权人：重庆邮电大学
摘要：本发明涉及一种基于培育精英池和种群规模多样性遗传编程的符号回归方法，属于智能计算和高性能计算技术领域，本方法使用NSGA‑II算法作为多目标遗传编程框架,并且提出了一个培育精英池，将有利于进化的子树存放于该池中，通过从该池中取出子树插入种群中的个体用于加速进化过程，从而加快算法的收敛速度；其次提出了种群规模多样性，调整了不同大小个体的选择压力来促进进化过程的策略。它解决了NSGA‑II会过度选择低复杂度个体的问题。通过比较在七个符号回归数据集上测试的多种进化计算方法，使用培育精英池和种群规模多样性遗传编程的方法在精度方面均优于或等于其他模型。就复杂性而言，所提出的方法的性能是令人满意的。
主权项：1.一种基于培育精英池和种群规模多样性遗传编程的符号回归方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：初始化种群：随机初始化种群，种群大小为Np；S2：评估种群：计算种群中所有个体的适应度；S3：对种群进行非支配排序并且计算拥挤度；S4：建立并且初始化培育精英池，池长度为Lp；S5：采用Nt-锦标赛选择父代种群；S6：培育精英池变异：该变异的子树来自于培育精英池，将该变异的子树随机嫁接到父代个体中的随机终端节点上，获得中间子代种群；S7：标准变异：对步骤S6中的中间子代种群进行标准变异，包括标准变异和标准交叉，获得子代种群；S8：评估子代种群的适应度；S9：将子代种群和父代种群合并为一个种群，根据种群规模多样性对复杂度目标进行调整；S10：对子代种群和父代合并后的种群进行非支配排序和计算拥挤度；S11：对子代种群和父代合并后的种群使用NSGA-II截断选择，得到最终的后代种群；S12：培育精英池更新：根据后代种群的情况对培育精英池进行更新，并且判断后代种群是否达到终止判据；如果达到，则结束，否则，执行步骤S5。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 基于培育精英池和种群规模多样性遗传编程的符号回归方法
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