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为解决基因表达式编程算法（gene expression programming,GEP）存在的收敛速度慢、早熟、易陷入局部极值点等问题,提出3个改进方法。设计自适应进化参数,实现根据进化代数和个体适应度值在群体中所处的排名,动态调整重组率和变异率;将种群按年龄分层繁衍,进一步扩大基因搜索空间并避免早熟;将GEP移植到Spark分布式框架,进行并行计算,使算法能在较短时间内处理大量搜索任务。实验结果表明,相比传统GEP,改进后的算法有更快的收敛速度、更高预测精度和稳定性。