【摘 要】
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基因表达式编程(GEP)是一种用固定长度的线性染色体表示不同大小和形状的非线性实体(表达式树)的新遗传算法。本文提出了表达式树的一种新构造方法，以及相应的新解码方法(GPED)，该方法在评价个体适应度时不必构造和遍历表达式树而直接得到后缀表达式，从而可大大减少演化时间。文中对 GPED 有关的定义和性质作了详细地阐述，并通过实验对 GPED和基本 GEP 解码方法进行了对比研究。最后，基于GPED
【机 构】
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中国地质大学(武汉) 计算机学院，湖北武汉430074
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基因表达式编程(GEP)是一种用固定长度的线性染色体表示不同大小和形状的非线性实体(表达式树)的新遗传算法。本文提出了表达式树的一种新构造方法，以及相应的新解码方法(GPED)，该方法在评价个体适应度时不必构造和遍历表达式树而直接得到后缀表达式，从而可大大减少演化时间。文中对 GPED 有关的定义和性质作了详细地阐述，并通过实验对 GPED和基本 GEP 解码方法进行了对比研究。最后，基于GPED，并从初始群体生成、选择策略、遗传算子等方面对 GEP 作了改进，提出了一种新的算法 GPEP，并将其应用于碎石桩复合地基承载力预测。结果表明 GPEP算法在预测精度和演化效率上都超过遗传神经网络、GP 等方法。
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