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1、CS_Dept.Sichaun Univ.自然计算模型自然计算模型 SCUPHDSCUPHD先进计算模型（先进计算模型（3 3）自然计算模型系列自然计算模型系列 之基因表达式编程之基因表达式编程( (NaturereNaturere Computing / t: generation numberinitialize P(t) by encoding routine;/ P(t): population of chromosomesfitness eval(P) by decoding routine;while (not termination condition) docrossover
2、P(t) to yield C(t); / C(t): offspringmutation P(t) to yield C(t);fitness eval(C) by decoding routine; select P(t+1) from P(t) and C(t);t t+1; end output best solution;end Date34CS_Dept.Sichaun Univ.自然计算模型自然计算模型 SCUPHDSCUPHD输出现代人亚当，夏娃 染色体 Chromosomes0染色体 表达式树ET评价 表达式树计算适应度新一代 染色体复,插,变, 重, 移, 在形成活体前变化
3、 被选种机会按作轮盘赌，遗传操作 作轮盘赌，遗传操作YesNo已经进化成为现代人?大自然（God)的GEP算法研究点1 多代积累的传统不 轻抛。2 将要成熟时帮一把 。（新浪：外星人邦 人类加基因）解释轮 盘赌， 转糖饼Date35CS_Dept.Sichaun Univ.自然计算模型自然计算模型 SCUPHDSCUPHD输出现代人亚当，夏娃 染色体 Chromosomes0染色体 表达式树ET评价 表达式树计算适应度新一代 染色体复,插,变, 重, 移, 在形成活体前变化 被选种机会按适应度作轮盘赌，遗传 操作YesNo已经进化成为现代人?大自然（God)算法，下页解 释轮盘 赌，转 糖饼结
4、束条件： 进化代数或精度Date36CS_Dept.Sichaun Univ.自然计算模型自然计算模型 SCUPHDSCUPHD输出现代人亚当，夏娃 染色体 Chromosomes0染色体 表达式树ET评价 表达式树计算适应度新一代 染色体复,插,变, 重, 移, 在形成活体前变化 被选种机会按适应度作轮盘赌，遗传 操作YesNo已经进化成为现代人?创新点？ 道法自然，外思物化 内得心源创新点， 转基因技术1 多代积累的传统不 轻抛。2 将要成熟时帮一把 。（新浪：外星人帮 人类加基因）新的适 应度函数重叠基因Date37CS_Dept.Sichaun Univ.自然计算模型自然计算模型 SC
5、UPHDSCUPHD输出现代人亚当，夏娃 染色体 Chromosomes0染色体 表达式树ET评价 表达式树计算适应度新一代 染色体复,插,变, 重, 移, 在形成活体前变化 被选种机会按适应度作轮盘赌，遗传 操作YesNo已经进化成为现代人?创新点 道法自然，外思物化， 内得心源创新点， 转基因 技术并列， 多基因 ， 因子 分解重叠基因带回溯控 制的GEP返祖现象Date38CS_Dept.Sichaun Univ.自然计算模型自然计算模型 SCUPHDSCUPHD轮盘赌，转糖饼，按适应度大小 分配份额n用途： 这里，按概率决 定是否作某个遗传操作 。小 饼龙虎政策向 ”优良” 品种倾斜适
6、应度大的，站的份额多Date39CS_Dept.Sichaun Univ.自然计算模型自然计算模型 SCUPHDSCUPHD轮盘赌算法 用上页的例子n1 按 龙、虎、./小糖饼的份额（适应度） 设计分割数组，分辨率1度n 如 【0180】 标记为 糖饼 占用180/360=50%n 【90-100】 标记为 龙 占100/360=1/36，n 【340-360】标记为 虎 占20/360=2/36n 用多个if 语句或不等式比较， 可从角度得到对应的标记n Int Get-Label（Alpha) 容易实现，略去代码 nLabelType =糖饼,龙, ., 虎n算法nLabelType Di
7、ece ( ) / 返回 首选标记n Radomize( )；n Alpha = Radom(360); n Return( Get-Label（Alpha)n 调用这个 函数这根份额可能 是动态的Date40CS_Dept.Sichaun Univ.自然计算模型自然计算模型 SCUPHDSCUPHD轮盘赌算法 的另一种表述 （不如 前一种形象）step 1: Calculate the total fitness for the populationstep 2: Calculate selection probability pk for each chromosome vkstep 3:
8、 Calculate cumulative probability qk for each chromosome vkstep 4: Generate a random number r from the range 0, 1.step 5: If r q1, then select the first chromosome v1; otherwise, select the kth chromosome vk (2 k popSize) such that qk-1= Threshold)n|-|-|- -|n 0 chance rate =0.4% 1适应度高于门限 优胜机遇Date47C
9、S_Dept.Sichaun Univ.自然计算模型自然计算模型 SCUPHDSCUPHDGEP 中婴儿会不会夭折， 计划生育，可保持种群稳定。n种群规模P 10（简单问题）,100（通常）,300（复杂问题）n如果用静态数组保存种群，种群数目不变。nGEP遗传操作n交叉 （有性繁殖,单点， 多点交叉）：一对父母，一对儿女n变异（单点，多点）插删串也可看成变异n 可视为 无性繁殖：一个前辈，只一个后代n 比喻 凤凰涅槃，金蝉脱壳nGEP中婴儿会不会夭折？ 不会. （在GA,GP中 会大量死亡,90%）n多种操作产生的后代中，选择适应度高的P个作下一代。GEP基本定理. EP中 一个很宽松的约束
10、 t=2h-1，个体在遗传操作的折腾下 全部存活， 得到 新生（zuoj 0;repeati random 1, popSize;j random 1, popSize;until (ij )p random 1, l -1;/ p: the cut position, l: the length of chromosomeCi Pi 1: p-1 / Pj p: l ;Cj Pj 1: p-1 / Pi p: l ;endendoutput offspring Ck; end Date51CS_Dept.Sichaun Univ.自然计算模型自然计算模型 SCUPHDSCUPHD变异 Mut
11、ation 的直观 解释v1 = 100110110100101101000000010111001 c1 = 100110110100101000000010101001000 mutating point at 16th geneDate52CS_Dept.Sichaun Univ.自然计算模型自然计算模型 SCUPHDSCUPHD变异 Mutation 的 算法描述procedure: Mutation input: pM, parent Pk, k=1, 2, ., popSize output: offspring Ck beginfor k 1 to popSize do / po
12、pSize: population sizefor j 1 to l do / l: the length of chromosome if pM random 0, 1 then / pM: the probability of mutationp random 1, l -1; / p: the cut positionCk Pk 1: j-1 / Pk j / Pk j+1: l ;endendendoutput offspring Ck ; end掷骰子。看是否作 变异， pM: 是预定阈 值Date53CS_Dept.Sichaun Univ.自然计算模型自然计算模型 SCUPHDS
13、CUPHD1基本概念 （快或略）2 国际研究趋势2000-2002 草创阶段2002-2003 开始普及2004-20053 我们在2004-2005的10项工作多基因染色体的并列函数表达式 抗噪声数据的函数挖掘 动态分界阈值的分类判 别 频繁函数集的可配置挖掘多染色体基因表达式 时间序列预测 掘中医方证关系 转基因编程 发现知识属性融合分类 GEP回溯策略 Date54CS_Dept.Sichaun Univ.自然计算模型自然计算模型 SCUPHDSCUPHD2000-2002 2000-2002 草创阶段Ferreira, C.开创论文 网上发表 2000,12，正式发表 2001.122
14、002.1 第一本专著 正式出版。基本概念（ 基因，染色体，K-表达式，各种适应度函数，大量的探索性应用，太阳黑子， 函数发现，公式发现，逻辑电 路设计，模拟神经网络，等等这段时间的论文标题和关键字（下页）反映了草创特色，一花独放，基于实验已经作了什 么？Date55CS_Dept.Sichaun Univ.自然计算模型自然计算模型 SCUPHDSCUPHD2000-2001 主要论文 标题 及关键字n1. Ferreira, C., 2001. Gene Expression Programming: A New Adaptive Algorithm for Solving Problems. Complex Systems, Vol. 13, issue 2: 87-129. papern Gene Expression Programming in Problem Solving, invited tutorial of the 6th Online World Conference on Soft Computing in Industrial Appli
