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基于聚类锦标赛与父代匹配的遗传规划算法

系统工程与电子技术 2023年第8期45卷 2405-2414页

作者：方伟梁静雯陆恒杨江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214122

在遗传规划算法中,种群多样性在避免早熟收敛方面有重要作用,通过控制种群多样性改进算法是遗传规划算法的研究热点。从多样性角度改进算法的选择机制,提出一种基于聚类锦标赛与父代匹配的遗传规划算法。通过聚类将种群划分为多个子种群... 详细信息

在遗传规划算法中,种群多样性在避免早熟收敛方面有重要作用,通过控制种群多样性改进算法是遗传规划算法的研究热点。从多样性角度改进算法的选择机制,提出一种基于聚类锦标赛与父代匹配的遗传规划算法。通过聚类将种群划分为多个子种群,从而调整算法的选择压力以维持种群多样性,提高算法的搜索能力。此外,提取个体的二进制特征,利用局部匹配对父代进行针对性交叉操作,从父代成对多样性的角度实现算法在探索和开发之间的较好平衡。对不同基准问题进行了多个对比实验,实验结果表明所提算法在种群多样性上有较大改善,在寻优能力和收敛速度上均取得了较好的提升。

关键词：遗传规划选择压力父代匹配特征提取多样性

基于哈里斯鹰优化遗传规划的钢筋混凝土地下结构硫酸盐腐蚀寿命预测

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土木工程学报 2022年第4期55卷 33-41页

作者：谢渊高玮汪义伟陈新葛双双王森河海大学土木与交通学院江苏南京210098 河海大学岩土力学与堤坝工程教育部重点实验室江苏南京210098

在硫酸盐腐蚀环境中,地下结构钢筋混凝土易被硫酸根离子侵蚀,从而严重影响其安全服役至结构的设计使用寿命。为预测其在硫酸盐腐蚀环境下的运营服务寿命,提出哈里斯鹰优化遗传规划(HHO-GP)新方法,该方法采用新型全局优化算法——哈里斯... 详细信息

在硫酸盐腐蚀环境中,地下结构钢筋混凝土易被硫酸根离子侵蚀,从而严重影响其安全服役至结构的设计使用寿命。为预测其在硫酸盐腐蚀环境下的运营服务寿命,提出哈里斯鹰优化遗传规划(HHO-GP)新方法,该方法采用新型全局优化算法——哈里斯鹰优化算法优选遗传规划的主要算法参数。首先,基于收集到的25组工程实例数据,采用新方法建立考虑多因素影响的钢筋混凝土地下结构硫酸盐腐蚀寿命预测模型,该寿命预测模型的综合计算精度较高,计算结果表明其训练误差(5.5%)与预测误差(6.3%)均较小。然后,对该寿命预测模型的4个主要算法参数的敏感性进行分析,结果表明,综合考虑算法的精度、运行效率与模型的完备性,较小的哈里斯鹰种群数量及其最大迭代代数即可满足要求,两者的建议取值可均为15;而遗传规划种群数量与最大迭代代数的变化对模型预测精度影响不大,它们的建议取值可均为50。

关键词：钢筋混凝土地下结构寿命预测哈里斯鹰优化遗传规划硫酸盐侵蚀

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代理辅助遗传规划调度规则中的特征选择

华中科技大学学报（自然科学版） 2023年第2期51卷 139-145页

作者：曾亮李燕燕王珊珊全睿湖北工业大学电气与电子工程学院湖北武汉430068 太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室湖北武汉430068 襄阳湖北工业大学产业研究院湖北襄阳441100

针对以最小化平均流程时间为调度目标的动态车间调度问题,提出了一种基于简化模型的代理辅助遗传规划进行特征选择的方法来智能设计生成调度规则.利用代理模型降低适应度评估的复杂性来减少遗传规划训练过程的时间,提高特征选择算法的效... 详细信息

针对以最小化平均流程时间为调度目标的动态车间调度问题,提出了一种基于简化模型的代理辅助遗传规划进行特征选择的方法来智能设计生成调度规则.利用代理模型降低适应度评估的复杂性来减少遗传规划训练过程的时间,提高特征选择算法的效率,实验结果证明了该算法的有效性和高效性.此外,还分析了不同车间场景对特征选择结果的影响,结果表明针对特定调度问题环境,基于超启发式遗传规划的特征选择算法是可行且有效的.

关键词：遗传规划作业车间调度特征选择代理模型调度规则

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基于遗传规划和集成学习的恶意软件检测

计算机应用研究 2023年第3期40卷 898-904页

作者：乔梦晴李琳王颉万振华武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室武汉430065 深圳开源互联网安全技术有限公司广东深圳518000

近年来恶意软件不断地发展变化,导致单一检测模型的准确率较低,使用集成学习组合多种模型可以提高检测效果,但集成模型中基学习器的准确性和多样性难以平衡。为此,提出一种基于遗传规划的集成模型生成方法,遗传规划可以将特征处理和构... 详细信息

近年来恶意软件不断地发展变化,导致单一检测模型的准确率较低,使用集成学习组合多种模型可以提高检测效果,但集成模型中基学习器的准确性和多样性难以平衡。为此,提出一种基于遗传规划的集成模型生成方法,遗传规划可以将特征处理和构建集成模型两个阶段集成到单个程序树中,解决了传统恶意软件集成检测模型难以平衡个体准确率和多样性的问题。该方法以集成模型的恶意软件检出率作为种群进化依据,保证了基学习器的准确性;在构建集成模型时自动选择特征处理方法、分类算法和优化基学习器的超参数,通过输入属性扰动和算法参数扰动增加基学习器的多样性,根据优胜劣汰的思想进化生成具有高准确性和多样性的最优集成模型。在EMBER数据集上的结果表明,最优集成模型的检测准确率达到了98.88%;进一步的分析表明,该方法生成的模型具有较高的多样性和可解释性。

关键词：恶意软件遗传规划集成学习准确性多样性

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遗传规划算法的改进方法研究及应用

遗传规划算法的改进方法研究及应用

作者：梁静雯江南大学

学位级别：硕士

遗传规划算法(Genetic Programming,GP)是一种典型的智能优化算法,它可自动生成解决问题的计算机程序及其他复杂结构,从而解决各类优化问题。GP模拟了种群的演化过程,采用选择、交叉、变异等遗传算子优化种群中的个体,以适应值为导向寻... 详细信息

遗传规划算法(Genetic Programming,GP)是一种典型的智能优化算法,它可自动生成解决问题的计算机程序及其他复杂结构,从而解决各类优化问题。GP模拟了种群的演化过程,采用选择、交叉、变异等遗传算子优化种群中的个体,以适应值为导向寻找最优解。然而,GP存在早熟收敛及代码膨胀等问题,这些问题将对解的质量产生重要影响。因此,针对GP存在的上述问题,本文展开了以下研究工作:(1)早熟收敛问题将导致算法陷入局部最优,降低搜索性能并影响解的优化效果。针对早熟收敛,本文从多样性角度改进算法的选择机制,提出一种基于聚类锦标赛与父代匹配的遗传规划算法(Genetic Programming Algorithm Based on Cluster Tournament Selection and Parent Matching,CMGP)。CMGP采用聚类操作将种群划分为多个子种群,通过自动调整选择压力,算法有效的维持了种群多样性,提高了算法的搜索能力。针对个体适应值评价单一问题,CMGP改进了个体二进制字符串适应值特征(Binary String Fitness Characterization,BSFC),进一步明确了个体内部的行为。此外,CMGP利用BSFC实现了针对性交叉操作,通过父代匹配算法从成对多样性的角度实现了探索和开发间的较好平衡。CMGP采用不同基准问题进行多个对比实验,结果表明该算法可有效改善GP种群多样性低的问题。通过维持种群多样性避免早熟收敛,算法的寻优能力和收敛速度得到了极大的提升。(2)代码膨胀是GP演化的必然结果,该现象会导致算法耗费大量计算资源,降低解的可解释性。针对膨胀问题,本文以CMGP思想为基础提出了一种基于聚类匹配的遗传规划膨胀控制算法(Genetic Programming Bloat Control Algorithm Based on Clustering Matching,CBGP)。CBGP在维持种群多样性的基础上提出了新的聚类方式,新的聚类方式有助于避免冗余节点的进一步演化。为避免异常个体影响GP优化性能,CBGP提出适应值库替换算法(Fitness Library Replace,FLR)。通过动态更新的适应值库,CBGP优化了种群的个体结构。此外,针对破坏性交叉,CBGP改进了CMGP的匹配公式,减小了产生破坏性子代的可能。通过在基准问题上进行多个对比实验,结果表明CBGP可在维持优化性能及收敛速度的同时有效缓解膨胀问题,减少计算资源的消耗。综上所述,针对早熟收敛及代码膨胀问题,本文以种群多样性为出发点提出了不同的GP改进算法,验证了其优化性能。通过维持种群多样性,算法提高了产生优良子代的可能,不同的个体选择策略则有效的避免了无效交叉,优化了个体的结构。此外,分类实验中的良好性能表明本文所提算法具有较好的实用价值。

关键词：遗传规划种群多样性选择压力父代匹配膨胀控制

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遗传规划模式理论的研究进展

计算机工程 2006年第3期32卷 1-4,8页

作者：周园春佟强吴开超阎保平中国科学院计算机网络信息中心

模式定理是遗传规划的理论基础,主要解释群体在遗传进化过程中动态变化的情况,希望能够预测下一代属于某个模式的实例数,为改进遗传规划的性能提供理论上的指导。以介绍悲观模式定理和精确模式定理这两类模式的形式分析了近年来模式理... 详细信息

模式定理是遗传规划的理论基础,主要解释群体在遗传进化过程中动态变化的情况,希望能够预测下一代属于某个模式的实例数,为改进遗传规划的性能提供理论上的指导。以介绍悲观模式定理和精确模式定理这两类模式的形式分析了近年来模式理论的研究进展。

关键词：遗传规划模式定理悲观模式定理精确模式定理

遗传规划提取优化特征在轴承寿命预测中的应用

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振动工程学报 2021年第3期34卷 626-632页

作者：王豪董广明陈进上海交通大学机械与动力工程学院上海200240

在滚动轴承故障诊断领域中,针对轴承剩余寿命预测这一关键问题,提出了一种基于GP(遗传规划)提取特征的方法,该方法将多个特征组合为一个特征树,实现多维输入到一维输入的转换,并用改良的适应度评价特征树的优良性,经过反复迭代,最后输... 详细信息

在滚动轴承故障诊断领域中,针对轴承剩余寿命预测这一关键问题,提出了一种基于GP(遗传规划)提取特征的方法,该方法将多个特征组合为一个特征树,实现多维输入到一维输入的转换,并用改良的适应度评价特征树的优良性,经过反复迭代,最后输出适应度最大的特征树,该特征树对应的特征值曲线在时域上最接近线性变化,将其作为一个独立的特征,称为优化特征。最后利用轴承全寿命振动信号,以优化特征为模型预测轴承剩余使用寿命,验证了算法预测的准确性。

关键词：故障诊断滚动轴承特征提取遗传规划寿命预测

基于改进遗传规划算法的软件自动修复系统的研究与实现

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基于改进遗传规划算法的软件自动修复系统的研究与实现

作者：肖振杰浙江师范大学

学位级别：硕士

随着软件规模的日益庞大,程序结构的日益复杂,程序维护成本也在不断攀升。为了降低软件开发和维护的成本,软件自动修复技术已备受关注。传统基于遗传规划的软件自动修复方法的效果不尽人意。主要原因是:一方面,它们通常采用随机方法生... 详细信息

随着软件规模的日益庞大,程序结构的日益复杂,程序维护成本也在不断攀升。为了降低软件开发和维护的成本,软件自动修复技术已备受关注。传统基于遗传规划的软件自动修复方法的效果不尽人意。主要原因是:一方面,它们通常采用随机方法生成初始种群,导致在初始阶段产生大量无用的个体,滞缓软件的修复进程。另一方面,在执行交叉操作时,随机选择交叉位置的方式,会破坏原本具有修复价值的基因片段,形成更多无效的个体,进一步增加软件修复的耗时。为此,提出了一种基于改进遗传规划算法的软件自动修复方法,提高了软件修复的准确率和效率。本文主要工作包括:(1)提出了一种基于实体-属性矩阵的代码切片方法,用于实现高功能内聚度的代码划分。该方法通过使用网络爬虫对主流在线评测(OJ)平台中的错误代码和正确代码进行增量爬取,并进行数据清洗,从而得到原始的模板代码集。为了提高代码匹配的精确度和增加代码库的多样性,采用了K最近邻算法对实体-属性矩阵进行聚类处理,将原始代码分解成更小的、功能内聚程度更高的代码片段。有利于初始种群的生成。(2)提出了初始种群半随机生成方法。该方法利用代码间差异与缺陷的诊断报告,将初始种群的生成方式从全随机变为半随机。这样能让遗传规划算法的初始种群以更大概率生成高适应度值的个体,以更小概率产生无效个体,提高修复效率。具体而言,半随机的生成方式利用诊断报告和代码的差异信息,生成与正确代码相关性更高的个体,从而更容易找到有效的修复方案,以提高代码修复的效率。(3)提出了新的基因序列交叉方式,提高了代码修复算法的性能。该方法引入了一种随着适应度变化而变化的交叉方式,针对适应度值较高的个体采用定点交叉的方式执行交叉操作,而对适应度值较低的个体则采用随机位置单基因交叉的方式执行交叉操作。定点交叉可以保证交叉点前后的基因序列连续,而适应度值高的个体往往包含了正确解的某一部分,这种交叉方式不会破坏属于正确解的这部分基因。因此,该方法可以更好地保留正确解的信息,提高算法的精度和收敛速度。(4)基于所提出改进遗传规划的软件自动修复算法,设计并实现了基于改进遗传规划算法的缺陷修复系统。该系统采用前后端分离技术,增强了系统的可扩展性和可维护性。通过对用户提交的错误代码进行在线纠错,验证了系统中算法的可行性。

关键词：遗传规划模板代码半随机初始种群混合交叉策略

遗传规划在电化学法检测转子钢热脆性中的应用

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钢铁 2006年第5期41卷 69-72,77页

作者：张胜寒范永哲陈颖敏李向阳华北电力大学环境科学与工程学院河北保定071003 钢铁研究总院北京100081

在汽轮机转子钢热脆性电化学法无损检测技术的开发中,将遗传规划法应用到30Cr2MoV钢脆性转变温度预测模型的建立中,以提高其检测精度。把材料的脆性转变温度作为预测模型的因变量,将动电位再活化法测得的二次活化峰电流密度、电解液温... 详细信息

在汽轮机转子钢热脆性电化学法无损检测技术的开发中,将遗传规划法应用到30Cr2MoV钢脆性转变温度预测模型的建立中,以提高其检测精度。把材料的脆性转变温度作为预测模型的因变量,将动电位再活化法测得的二次活化峰电流密度、电解液温度、材料的化学成分参数(J参数)、材料中Cr含量和晶粒度作为自变量。将因变量和自变量的试验测定结果分为训练样本数据和检验样本数据。依据训练样本数据,经过遗传规划法求得最优预测模型,并用检验样本数据对所得的预测模型进行检验。结果表明,所得预测模型的预测误差为±20℃,模型精度比采用传统的多元线性回归法得到的模型高1倍多。因此,可以将遗传规划法应用到汽轮机转子钢预测模型的建立中。

关键词：汽轮机转子热脆性电化学极化法遗传规划