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第1章　绪论1

1.1　GP概述1

目录1

1.1.1 GP的基本思想2

1.1.2 GP的主要特点4

1.2 GP研究现状及存在问题5

1.2.1 GP理论和技术研究概况5

1.2.2 GP应用领域17

1.3 GP与多目标决策19

1.3.1 决策问题及其难点19

1.3.3　传统多目标决策分析方法及其局限性21

1.3.2　决策函数存在定理21

1.3.4 GP与多目标进化决策问题及决策分析25

1.4 GP与软件复用25

1.4.1　研究背景、存在问题和基本观点25

1.4.2　关于软件复用的若干基本观点26

1.4.3　软件复用中的形式化和自动化方法31

1.4.4　基于组件的软件开发33

1.4.5 GP在软件复用方面的应用方法研究35

1.5 GP研究意义及主要研究工作36

1.6　本章小结39

2.1.1 个体的描述方法40

2.1 GP的基本原理40

第2章　GP机理研究及算法性能改进技术40

2.1.2　初始群体的生成42

2.1.3　适应度函数44

2.1.4　遗传算子及遗传操作45

2.1.5　终止准则与结果判定53

2.1.6　控制参数53

2.1.7　计算实例分析54

2.2 GP的数学理论57

2.2.1 模式定理57

2.2.2　收敛性分析62

2.3 CP自然进化属性68

2.4.1 个体树快速生成71

2.4 GP算法性能改进技术71

2.4.2　提高初始群体性能的方法76

2.4.3　一致性交叉79

2.4.4　编辑算子80

2.4.5　权值逐步适应法85

2.5　基于树的线性后缀形式的GP个体表示方法研究90

2.5.1 一种线性表示的GP方法91

2.5.2　基于一点交叉操作的模式理论99

2.6　本章小结103

第3章　GP自定义函数共同进化方法研究105

3.1 引言105

3.2 GP自定义函数共同进化模型和方法106

3.3.1 中国农业银行金穗信用卡样本数据集108

3.3.2　字母图像识别样本数据集108

3.3　分类任务108

3.4 Co-ADFs方法仿真研究109

3.4.1 中国农业银行金穗信用卡分类仿真研究109

3.4.2　字母图像识别109

3.5　本章小结109

第4章　GP适应度函数光滑拟合与调整参数方法研究112

4.1 引言112

4.2 GP树适应度函数的调整113

4.2.1　适应度函数的调整方法114

4.2.3 GP树的适应权值115

4.2.2　终点集和函数集115

4.2.4　调整参数的选择方法116

4.3 GP算法的光滑拟合118

4.4　数值仿真及结果分析120

4.5　本章小结123

第5章　基于GP的多目标决策函数建模及稳定性分析125

5.1 引言125

5.2　多目标决策问题127

5.3　可行性方案的敏感性129

5.4 GP进化决策函数的适应度算法130

5.5　关于权重灵敏度131

5.4.2　算法复杂度分析131

5.4.1 算法描述131

5.6　仿真研究132

5.7　本章小结135

第6章　基于GP的软件复用及自动程序设计方法研究137

6.1　组件模型的形式化分析137

6.1.1 组件模型的必要条件137

6.1.2　现有组件定义的分析139

6.1.3　形式化的组件概念模型141

6.2　现有组件语义的描述方法155

6.3　形式化的组件语义模型158

6.4.1 GP思想对组件技术的适应性172

6.4　基于GP组件的软件复用方法及应用研究172

6.4.2 GP-GBD方法算法框架175

6.4.3 GP-CBD算法176

6.5 GP-CBD方法的技术实现186

6.6　基于GP组件的开发过程191

6.7　本章小结194

第7章　结论与展望196

7.1　本书的主要贡献196

7.2　对未来工作的展望199

参考文献202

专题研究期间撰写的主要论文及科研项目216

后记218