【摘 要】
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为提高基因表达式编程（GEP）算法的进化效率，提出了一种用于产生GEP初始种群的精英个体产生策略．该策略通过逐步扩大染色体到目标值的距离，采用随机方式在较短时间内产生具有较高个
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60763012）,广东省自然科学基金资助项目（07006474）,广东省科技攻关项目（2007B010200044）,广东商学院博士启动项目（07BS52002）
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为提高基因表达式编程（GEP）算法的进化效率，提出了一种用于产生GEP初始种群的精英个体产生策略．该策略通过逐步扩大染色体到目标值的距离，采用随机方式在较短时间内产生具有较高个体适应度的染色体，从而在初始种群中快速产生精英个体，使种群可以从一个较高的基础上开始进化，缩短了GEP算法的进化距离，从而提高了种群的进化效率．实验结果表明，在GEP算法挖掘函数的过程中，采用文中提出的策略，可以使GEP算法的进化效率提高17％．
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