深度优先的多基因表达式程序设计：性能提升与并发支持

"这篇研究论文探讨了深度优先的多基因表达式程序设计在解决自动程序设计问题中的应用。文章指出，传统的基因表达式程序设计（GEP）主要基于广度优先原则进行解码，但这种方法可能导致基因片段的意义随环境变化而变化，且不支持并发评估。论文提出了一种新的策略，即深度优先解码原则和个体多解技术，允许单个染色体编码多个解，从而克服GEP的局限并提升性能。这一方法在理论分析和实验验证中得到了证实，对于演化计算、遗传程序设计和符号回归等领域具有重要意义。" 在这篇研究中，作者邓薇、何锫（通讯作者）和钱俊彦探讨了基因表达式程序设计（GEP）的一种新方法，即利用深度优先原则进行解码。GEP是一种自动程序设计技术，它通过模拟生物进化过程来生成和优化计算机程序。传统GEP的解码通常采用广度优先策略，从个体的基因序列转换为可执行的表达式。然而，这种策略忽视了环境变化可能对基因片段含义的影响，导致解码过程的不稳定。 论文指出，通过引入深度优先原则，可以在解码过程中更有效地探索解决方案空间。此外，结合个体多解技术，每个染色体可以编码多个不同的表达式，增加了搜索的多样性，增强了算法的适应性和鲁棒性。这一改进不仅解决了传统GEP中个体评估并发支持不足的问题，还提升了算法在解决复杂问题时的效率和解决方案的质量。 论文进行了理论分析，并通过一系列实验验证了深度优先解码和个体多解技术的有效性。实验结果表明，这种新方法能够显著改善GEP的性能，特别是在解决符号回归等计算密集型问题时。这为遗传编程和演化计算领域提供了新的研究方向和潜在的优化工具。 关键词涵盖的领域包括演化计算，这是利用生物进化原理来解决计算问题的一类算法；遗传程序设计，它是演化计算的一个子领域，通过模拟自然选择和遗传机制生成和优化程序；基因表达式程序设计，是遗传程序设计的一个具体实现，使用基因序列来构建表达式树；多表达式程序设计，强调了单个染色体能编码多个表达式的特性；以及符号回归，这是一种寻找最佳数学模型以拟合给定数据集的统计方法。 这篇研究论文深入研究了如何改进基因表达式程序设计的方法，以提高其在各种计算任务中的表现，尤其是在面对环境变化和并发性需求时。这些发现对于进一步优化自动程序设计技术，尤其是应用于需要处理复杂问题和动态环境的领域，具有重要的理论和实践价值。