【报告内容】

汇报人：贺国东

汇报单位：太原理工大学

主题：《An Efficient Way of Introducing Gender Into Evolutionary Algorithms》

1、Introduction

2、Method

3、Experiments

4、Conclusion

【报告总结】

【报告总结】

1.待解决的问题描述

为了使GEP算法在符号回归问题中找到的最优解更加接近目标值，本文将性别引入到GEP算法中。

繁殖在男性个体和女性个体之间进行，带有正误差的男性个体与带有负误差的女性个体繁殖会产生更加接近目标值的后代。

2.相关创新方案

提出了一种新策略，将性别引入到进化算法中，文章以GEP算法为例进行了说明。

3.实验总结

1）当迭代次数一定时，随着种群数量的增加，GGEP的性能要明显优于GEP。

2）当种群数量一定时，随着迭代次数的增加，GGEP的性能同样要优于GEP。

3）GGEP求解符号回归问题的成功速率要高于GEP。但因为要进行性别确定的计算，所以GGEP的计算时间要多于GEP。

4.有待改进

1）有待改进的地方是赢得锦标赛的雄性和雌性如何选择交配伴侣，目前还没有一种特定的机制。

2）另一种想法是通过将域一分为二，计算域的每一半中导致四种性别（-，-）、（-，+）、（+，+）和（+，-）的误差符号，并相应地匹配它们，来增加性别的维度。

报告时间：2024年01月12日19:30

腾讯会议：371 3868 6615

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