DC-GEP：基因表达式编程的早熟预警与多样性策略

"这篇文章主要探讨了基因表达式编程(GEP)在函数发现中的应用，并提出了一种名为DC-GEP的优化策略，旨在解决GEP在进化过程中的早熟问题，强调了多样性对优化过程的重要性。文章由魏婷、唐常杰等人在四川大学计算机学院完成，受到了国家自然科学基金和‘十一五’国家科技支撑计划的支持。" 正文: 基因表达式编程(Gene Expression Programming, GEP)是一种基于生物进化理论的计算方法，它借鉴了遗传算法的基本原理，用于生成和优化解决问题的程序代码。GEP的核心思想是将程序表示为一个类似于生物基因的序列，这个序列能够被变异、交叉和选择等遗传操作处理，以适应性度量来指导进化过程。 在GEP中，每个个体（即基因表达式）都代表了一个可能的解决方案，这些个体在解空间中不断演化，以寻找最优解。然而，GEP在解决复杂问题时可能会遇到早熟问题，即过早收敛到局部最优解，而忽视了搜索空间中的其他潜在优秀解决方案。这限制了GEP在函数发现和其他复杂问题求解中的效率和精度。 针对这一问题，作者提出了DC-GEP（Diversity Contribution Gene Expression Programming）策略，其核心是通过引入多样性贡献策略来防止早熟。多样性在优化过程中至关重要，因为它能保持种群的多样性，避免群体陷入局部最优。DC-GEP通过评估个体对种群多样性的贡献，引导进化过程更加全面地探索解空间。 在DC-GEP中，个体的选择不仅基于其适应度，还考虑了其对种群多样性的贡献。这意味着那些虽然当前适应度不高，但能够增加种群多样性的个体也有可能被保留下来，从而增加了找到全局最优解的可能性。此外，这种策略还有助于防止种群退化，即随着进化过程进行，种群多样性逐渐丧失的情况。 文章详细介绍了DC-GEP的实现过程，包括如何量化个体的多样性贡献，以及如何将其纳入选择算子中。实验结果表明，DC-GEP相比于标准的GEP，能够在函数发现任务上表现出更好的性能，尤其是在避免早熟和提高解决方案质量方面。 DC-GEP是GEP算法的一个重要改进，通过强调并利用多样性来优化进化过程，提高了GEP在解决复杂问题时的能力。这项工作对理解和改进基于进化计算的算法提供了新的视角，对于推动计算生物学、人工智能和软件工程等领域的发展具有重要意义。