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J-GLOBAL ID：201702288280645600   整理番号：17A0299339

適応マルチ表現型に基づく遺伝子発現プログラミングアルゴリズム【Powered by NICT】

Adaptive Multi-phenotype Based Gene Expression Programming Algorithm

著者 (3件)： Li Qu (School of Computer Science and Technology, Zhejiang University of Technology) ,  Cheng Hongbing (School of Computer Science and Technology, Zhejiang University of Technology) ,  Yao Min (College of Computer Science, Zhejiang University)
資料名： Dianzi Xuebao  (Dianzi Xuebao)
巻： 25  号： 5  ページ： 807-816  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2814A  ISSN： 1022-4653  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： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 発現理論は進化的計算の数学的基礎である。遺伝子発現プログラミング(GEP)発現理論における問題を調べるために,著者らは遺伝子型発現空間と表現型空間の間の差を明らかにした。も表現型発現空間定義と理論を示した。発現空間理論に基づく異なるGEPアルゴリズムの良いニュースと悪い性能の理由を解析した。も新しい適応多表現型遺伝子発現プログラミング(AMGEP)遺伝子の潜在的遺伝子を組み合わせた完全に活性化を提案した。ベンチマーク問題上での実験を行い,遺伝子型発現空間と表現型発現空間理論は異なるアルゴリズムの種々の性能を説明できることを示し,AMGEPは探索能力の点で他のGEPアルゴリズムよりも優れていることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 進化的計算 ,  *遺伝子 ,  *表現型 ,  遺伝子型 ,  ベンチマーク ,  *アルゴリズム ,  形質発現 ,  ニュース
準シソーラス用語： *遺伝子発現プログラミング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 遺伝子発現プログラミング(GEP) ,  遺伝子型 ,  Phenotype ,  個体群多様性

分類 (2件)： 化学プロセスの解析  (XC01030R) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 適応 ,  マルチ ,  表現型 ,  遺伝子発現プログラミング ,  アルゴリズム