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J-GLOBAL ID：201802283107008315   整理番号：18A1218222

遺伝子発現プログラミングアルゴリズムの改良【JST・京大機械翻訳】

Improvement of gene expression programming algorithm

著者 (2件)： Jiang Zongli (北京工業大学 計算机学院,北京,100124) ,  Wang Guangliang (北京工業大学 計算机学院,北京,100124)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Sheji  (Jisuanji Gongcheng yu Sheji)
巻： 38  号： 12  ページ： 3298-3305  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3599A  ISSN： 1000-7024  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 遺伝子発現プログラミングアルゴリズム(GEP)は,遅い収束速度,早熟性,局所的極値点に陥りやすい。適応進化パラメータを設計し、進化代数と個体の適応度値の集団中の所定の順位に従って、組換え率と変異率を動的に調整する。個体群を年齢層別化して、遺伝子探索空間を拡大し、早熟を避ける。実験結果は,従来のGEPと比較して,改良アルゴリズムにはより速い収束速度,より高い予測精度,および安定性があることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 代数学 ,  *アルゴリズム ,  思春期早発症 ,  層別 ,  *遺伝子 ,  個体群
準シソーラス用語： 予測精度 ,  探索空間 ,  変異率 ,  適応度 ,  適応進化 ,  収束速度 ,  *遺伝子発現プログラミング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： gene expression programming ,  adaptive evolution ,  layered population structure ,  Spark distributed computing ,  prediction

分類 (2件)： システム最適化手法  (IA02050Z) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 遺伝子発現プログラミング ,  アルゴリズム