内嵌基因表达式编程EGEP在函数优化中的优势

"基于内嵌基因表达式编程的函数优化 (2010年)"，这篇论文探讨了基因表达式编程（GEP）在解决函数优化问题时存在的不足，主要表现为对简单函数优化效率较低，以及对复杂函数优化时收敛速度较慢。作者提出了一个新的基因解码方法，即内嵌基因表达式编程（EGEP），并设计了针对优化问题的个体编码方案，以提升基因表达效率和优化性能。 正文： 在传统的基因表达式编程中，基因内区的未表达是导致算法效率下降的一个关键问题。这些未表达的基因内区在解码过程中并未参与计算，从而降低了算法的表达效率。针对这一问题，论文作者提出了内嵌基因表达式编程（EGEP）算法，该算法通过改进基因解码策略，有效地利用了基因的所有区域，提高了基因表达的效率。 EGEP算法的核心在于其独特的基因解码方法，它能够确保每个基因片段都能在表达式中发挥作用，减少了无效的基因内区。同时，为了适应优化问题的需求，论文还设计了一种新的个体编码方案。这种编码方案旨在更好地映射问题空间，使得个体的基因结构更加紧密地与待优化函数的特性相匹配。 通过对个体的表达空间进行深入分析，EGEP能够更好地探索可能的解决方案，并且在处理简单和复杂函数时均展现出优秀的优化性能。实验结果显示，与传统GEP和遗传算法（GA）相比，EGEP在优化简单函数时表现更优，而在处理复杂函数时，即使在减少运行辈数200倍的情况下，EGEP的性能仍能保持领先。 关键词包括函数优化、遗传算法、基因表达式编程和基因内区，这四个关键词揭示了研究的主要方向和关键概念。论文的贡献在于提供了一种改进的基因编程方法，以克服GEP在函数优化中的局限性，提高了算法的效率和适应性，特别是在处理复杂问题时。 这篇2010年的论文《基于内嵌基因表达式编程的函数优化》在工程技术领域具有重要意义，它为优化问题的求解提供了一种新的策略，通过内嵌基因表达优化了算法性能，对于遗传算法和基因表达式编程的理论发展及应用实践具有指导价值。