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基因表达式编程（GEP）算法是遗传计算家族中的新成员，它参考生物进化的基因遗传规律而提出。笔者先后介绍了GEP 的应用背景和基本理论，重点研究了在改善种群多样性问题的优化策略，设计了将 GEP 与小生境技术结合的关键技术和算法流程，用定量方法确定个体之间的差异情况并动态调整适应度值，使得算法能够有效解决早熟收敛难题。实验部分用复杂函数建模验证了改进方法在进化速度和模型拟合度等方面的优势，为现实工作提供了有价值的预测模型和指导数据。