【摘要】：隨著社會的進步和科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,IT技術(shù)相關(guān)的各個行業(yè)都呈現(xiàn)出高速發(fā)展,與其相關(guān)的海量信息也迎面而來,如何從海量的數(shù)據(jù)信息中提取有用的信息,進而更好幫助我們預(yù)測和指導(dǎo)相關(guān)的實踐工作,是當(dāng)前面臨的一大困境。函數(shù)發(fā)現(xiàn)是數(shù)據(jù)挖掘的重要分支之一,其存在目的就是對海量數(shù)據(jù)進行處理,最終發(fā)現(xiàn)其中存在的規(guī)律和變化趨勢,形成一種函數(shù)模型。本文主要研究基因表達式編程(GEP)在函數(shù)發(fā)現(xiàn)中的應(yīng)用。GEP是Ferreira在繼承遺傳算法(GA)和遺傳編程(GP)的基礎(chǔ)上提出的第三類新型進化算法,它集中了GA和GP的優(yōu)點,并且克服了不足之處,最終實現(xiàn)通過簡單的編碼解決現(xiàn)實生活中復(fù)雜問題的目的,更適合函數(shù)發(fā)現(xiàn)方面的應(yīng)用。函數(shù)發(fā)現(xiàn)問題歸根結(jié)底可理解為通過優(yōu)化分析,最終得出與原函數(shù)擬合度最高的函數(shù),其中,數(shù)值常量的處理方式是決定GEP算法能否很好解決函數(shù)發(fā)現(xiàn)問題的重要因素之一。本文提出了一種嵌合遺傳算法的基因表達式編程的函數(shù)發(fā)現(xiàn)算法(GEP-GA),該算法改進之處就在于提出了一種新的常量優(yōu)化方法。在函數(shù)發(fā)現(xiàn)過程中分別通過兩種措施對每一代的優(yōu)化過程進行處理:首先,在固定常量集前提下,由常規(guī)的GEP算法確定函數(shù)結(jié)構(gòu);其次,使用GA對第一階段得出的函數(shù)結(jié)構(gòu)的常量進行優(yōu)化,并將優(yōu)化后得到的常量做為下一代的固定常量。實驗結(jié)果表明,GEP-GA比以往指定常量的常量處理方法(GEP-MC)效果有較大提升,并且更加智能化。GEP-GA在解決函數(shù)發(fā)現(xiàn)問題的時候,隨著問題規(guī)模的增大和函數(shù)復(fù)雜度的提升,GA在全局搜索優(yōu)化方面漸漸的表現(xiàn)出一些缺陷,例如,搜索速度比較慢、進化時間長、局部的搜索能力也變得越來越差等等。如何解決GA在實際問題中存在的缺陷是近幾年來研究者們廣泛關(guān)注的焦點。面對以上問題,本文充分利用遺傳算法天然的并行性,將Spark集群的高速并行性和遺傳算法天然的并行性相結(jié)合。實驗結(jié)果表明,Spark的加入減少了GA未成熟收斂的可能性,提高了求解質(zhì)量,在加快搜索速度、減少進化時間、提高局部搜索能力等方面更是表現(xiàn)出很好的效果。
【學(xué)位授予單位】：南昌大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP18
【圖文】：

測試函數(shù)曲線

進化曲線

GEP-GA的最終優(yōu)化解

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本文編號：2806923