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基因表达式编程具有强大的函数挖掘能力，有助于在实验数据上提炼数学模型、揭示事物本质规律．尽管标准GEP算法通过改进遗传操作在一定程度上克服了早熟现象，但在解决实际问题中仍常表现出算法的不稳定；此外，标准GEP算法挖掘出的函数表达式往往冗长，可解释性差．针对这些问题本文做了如下工作：（1）对标准GEP算法的基因进行了新的定义，改进了标准GEP算法的基因构成，提高了GEP算法的通用性；（2）将模拟退火引入到标准GEP算法的选择算子中，提出了基于模拟退火的基因改进型基因表达式编程算法（RG—GEP—SA）；（3