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1、更多课件终端符集合和函数符集合终端符是GEP表示问题环境和结果的最基木的元索,根据问题的不同，这些元素的含义也不尽相同。终止符可以是GEP染色体对应程序的输入变量、常量或者没有参数的函数。如果用树形结构表示程序，终端符代表树的叶节点，当GEP染色体对应程序运行到终止符的时候，它或者接受外部输入，或者是一个常量，或者提供一个函数计算值以供程序继续运行。(2)基因表达式编程的表达式类似遗传算法编码的符号串在基因表达式编稈屮被用作遗传编码，而表达式则是接近遗传编稈屮编码的表现型。从形式上,GEP和遗传算法类似，采用等长线性符号编码作为遗传操作的染色体(Chromo-some);从功能上,GEP和
2、遗传编程类似，可通过自动生成计算机程序来发现揭示问题本质的规则、公式以及描述问题解答过程的程序。基因表达式编程屮的表达式结构通常用树形结构来描述。在树形结构屮，字母构成表达式树的终结符，节点是由函数名和函数组成。GEP的遗传编码染色体是由K—表达式(K-expressfon)构成的，它是进行遗传操作的实体。在GEP的基因屮，紧随K—表达式Z后的序列称为非编码区域。非编码区域的基因在GEP中的作用也是很大的，它是GEP区别于GA和GP的地方。它使得GEP无论进行哪一种遗传操作时，不需要作任何限制，都能生成正确的程序。非编码区并不是垃圾区,在非编码区的信息虽然在木次解码中不表现出来，但可能在其
3、后代被表现出来。⑶GEP基因基因(Genes)是GEP概念中的重要元素,染色体由若干个基因通过连接运算符连接组成,它作为承载遗传信息的基因型实体，参与遗传操作。设函数符号集F(运算符或其它初等函数)，终端符号集(变量或常量)T,基因分别由头(head)和尾(ta订)组成，其屮头屮的符号可以来自F、T,尾屮的符号只能来自T,设头长度为h,尾长度为t,n表示所需变量数最多的函数的参数个数，则h、t、n满足以下关系:t二h(n-l)+lGEP算法流程是:随机产生一定个体数目的初始种群一解码染色体并计算个体适应度，判断是否符合优化准则(比如，进化到了预先设定的世代数)，若符合，输出最佳个体及其代表
4、的最优解，并结束计算;否则转向第3步一依据适应度选择复制再生个体，适应度高度个体被选屮的概率高，适应度低的个体可能被淘汰一按照一定的变异概率和变异方法生成新个体一按照一定的插串概率和插串方法生成新个体一按照一定的重纟R概率和重纟R方法生成新个体一由变异、插串、重纟R产生的新一代种群，返冋到第2步。具体步骤如图1。T稈项H成木估算与其白身特点Z间呈现明显的非线性关系。利用GEP算法进行估算预测,其基木思想就是利丿IJGEP算法极强的函数发现能力，获取过去积累的许多典型的工程项目的工程估算与其工程特性之间的最佳拟合函数。并据此函数预测工稈项目的成札3.1模型参数的确定(1)选择适应度函数成木估
5、算的成功解决很大程度上取决于适应度函数的设计方法。因此，在设计适应度函数时，目标必须清楚，并且准确定义适应度函数，只有这样才能保证系统朝着正确的方向进化。前面介绍过常用的有三种适应度函数,考虑到木文屮样木数据都在［0.1,1］Z间,基于绝对误養的适应度函数选择范围太大，将会出现许多具有最大适应度的解,而这些与最优解相差羡远。所以，本文屮采用基于相对误差的适应度函数如下:fi=Ej=ln(M-
6、C(i,J)-TjTJ100
7、)其中,M表示选择范围,C(i,j)表示染色体i对于样木j的预测值,Tj表示样木的真实值。因此，对一个完美适应的情况fi=nmo(2)选取函数集F与终点符集T终点符集T为
8、工程项目的特征因素T二｛XI,X2,…,Xn｝。函数集的选取没有可参考的依据，考虑到本文中样本数据都在［0・1,1］之间，所以函数集F选用?,/,Sin,Cos｝。(3)选取染色体的结构通过分析与研究基因表达式编程的特性可知，当基因个数在［2,6］Z间，染色体长度在［30,90］之间，初始种群在［100,200］之间，运行代数>500代时，能够找到完美解的成功率最高。木例屮基因个数取6,基因头部长度取7,经计算染色体长度为90。初始种群取100,运行代数取1500代。(4)选取连接函数本文屮选取，十’作为连接函数。(5)选取遗传算子本文屮运用所有7种遗传算了。备个算了的设置如下:变异
9、率0.3,IS转座率0.1,RIS转座率0.1,根转廉率0.1,一点重组率0.3,两点重组率0.3,基因重组率0.E3.2工程造价预测模型流程（1）设置模型参数，分析工程项目的特征因索；（2）初始化染色体，并形成初始种群；（3）利用适应度函数计算种群小的每个染色体的适应度值；⑷判断种群屮的故优染色体是否满足要求,如果满足则跳至（7）,否则继续向下执行；（5）对当前种群进行轮转赌盘选择操作，并保留种群屮最优染色体，使其肓接
