改进的GEP算法：基于统计分析与停滞速度的自动建模

"这篇论文是关于基因表达式程序设计(GEP)的一种改进方法，即基于统计分析和停滞速度的SACVGEP算法。该方法旨在解决经典GEP算法的局限性，通过使用重复体统计来优化初始种群生成，引入停滞速度概念以及动态变异算子，从而提高自动建模的效率和精度。论文详细阐述了SACVGEP算法的原理，并通过实验证明，该算法在复杂函数自动建模中相比于传统方法、神经网络方法以及经典GEP方法表现更优。该研究受到了国家‘973’计划和江西省研究生创新基金的支持，由李康顺、潘伟丰、张文生和王峰等研究人员共同完成。" 本文的研究重点是基因表达式程序设计(Gene Expression Programming, GEP)，这是一种模仿生物进化过程的计算模型，用于生成数学模型或解决复杂问题。GEP的基本原理是通过编码和操作基因序列来生成程序，这些程序可以映射到解决方案。然而，经典的GEP算法存在一些问题，例如在优化过程中可能会陷入局部最优或者收敛速度较慢。 为了改进这些问题，SACVGEP算法引入了两个关键概念：统计分析和停滞速度。统计分析被用于改进初始种群的生成，通过统计方法确保种群多样性，从而增加找到全局最优解的可能性。停滞速度概念则是用来检测算法的收敛速度，当算法的改进速度低于一定阈值时，这被视为停滞，此时算法会采取相应策略调整，以避免过早收敛或陷入局部最优。 此外，SACVGEP算法还引入了动态变异算子，这一策略可以根据算法的当前状态（如停滞状态）动态改变变异概率，从而在维持搜索空间探索的同时，增强算法的适应性和收敛性能。 论文通过对比实验展示了SACVGEP算法在复杂函数自动建模任务中的优势。这些实验将SACVGEP与传统方法、神经网络方法和经典GEP方法进行了比较，结果显示，SACVGEP构建的模型不仅在准确性上有所提升，而且在模型复杂度和稳定性方面也表现得更为优越。 这项研究为遗传编程领域提供了一个有力的工具，特别是在自动建模和复杂问题解决方面，其贡献在于提高了算法的效率和模型质量，对于未来GEP和其他进化计算方法的改进有着重要的参考价值。