基因表达式编程算法及其应用综述

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1、万方数据第27卷第6期2010年6月计算机应用与软件ComputerApplicationsandSoftwareV01．27No．6Jun．2010基因表达式编程算法及其应用综述王艳春(青岛农业大学理学与信息科学学院山东青岛266109)(西北农林科技大学机械与电子工程学院陕西杨陵712100)摘要基因表达式编程GEP(GeneExpressionProgramming)是一种基于生物基因结构和功能发明的一种新型自适应演化算法。阐述算法的基本原理、技术特点，并对算法的性能进行了分析；同时介绍了算法的主要

2、应用领域及国内外研究现状；最后探讨了GEP的研究方向。关键词基因表达式编程自适应演化算法基因结构oNGENEEXPRESSIONPROGRAMMINGALGORITHMANDITSAPPLICATIONSWangYanchun(CollegeofInformationScietweandEngineering，QingdaoAgriculturalUniversity，Qingdao266109，Shandong，China)(CollegeofMechanicalandElectronicEnginee

3、ring，NorthwestA＆FUrtiversity，r口ngZing712100，Sh∞nxi，China)AbstractGeneExpressionProgramming(GEP)isanewadaptiveevolutionaryalgorithmdevisedonthebasisofbiologicalgenestructureandfunction．ThebasicprincipleandtechnicalcharacteristicsofGEPa弛describedinthispaper

4、；andthealgorithmperformanceisanalyzed88well．Theregearchstatusquoathomeandabroadandthemainapplicationfields[irealsointroduced．Finally．thefuturereseal"chdirectionofthealgorithmisputforward．KeywordsGeneexpressionprogrammingAdaptiveevolutionaryalgorithmGenest

5、ructure0引言基因表达式编程GEP【lq1是借鉴生物界的自然选择和遗传机制，在遗传算法GA(GeneticAlgorithm)和遗传编程GP(Genet—icProgratmniug)的基础上发展起来的全新的随机搜索和优化算法。它具有与传统GA和GP相似的演化计算机理，但在个体的编码方法和结果的表现上有着明显的区别。在GEP中，计算机程序被编码成固定长度的线性符号串(染色体)，然后在进行个体适应度计算时，被表示成不同形状和大小的表达树，从而解决问题。这种把基因型(染色体)和表现型(表达式树)既分离又

6、互相转化的结合，使得GEP克服了GA损失功能复杂性的可能性和GP难以再产生新的变化的可能性，提高了解决问题的能力和效率。自从2001年文献[1]首次提出该算法后，GEP运用GA和GP的思想自动生成计算机程序已成功解决了许多问题，如分类、函数挖掘和时间序列分析等。本文将从GEP的理论和技术两方面概述目前的国内外研究现状；描述GEP的基本原理、主要特点及各种改进算法；介绍GEP的主要应用领域，并指出该算法的今后研究方向。1理论和技术目前，国际上关于GEP的理论和技术研究主要包括基因结构、基因编码、适应度函数以

7、及遗传操作等问题。1．1GEP算法的基本原理像所有的演化算法一样，GEP算法的基本步骤是从随机产生一定数量的染色体个体(初始种群)开始；然后对这些染色体进行表达，依据一个适应度样本集(问题的输入)计算出每个个体的适应度；最后个体按照适应度值被选择，进行遗传操作，产生具有新特性的后代。该过程重复若干代，直到算法发现一个优良解。GEP的核心技术就是将变异过程和评估过程完全分开H1。它的变异过程使用定长的线性符号串，而评估过程采用表达式树ET(ExpressionTree)，两者之间可以通过规则进行相互转化。对

8、每个具体问题来说，算法执行之前必须确定产生染色体的符号，即选择适合问题解的函数集和终点集；确定基因的结构及基因的头长，每个染色体中的基因数和各基因的连接运算符号；最后还要选择一个适应度函数，确定遗传控制参数。其中，如何确定优化的控制参数，目前还没有得到解决。1．2GEP的基因结构GEP遗传操作的基本单位是染色体，染色体由一个或多个基因构成。基因由线性定长的字符串组成。GEP创新地把基因分为头部和尾部(如图1所示)，头部既可以含