7、遗传编程中的高效优化技术：上下文感知交叉算子与近似查询回答框架

遗传编程中的高效优化技术：上下文感知交叉算子与近似查询回答框架

在计算机科学领域，遗传编程（Genetic Programming，GP）和数据库查询优化是两个重要的研究方向。本文将介绍一种上下文感知交叉算子在遗传编程中的应用，以及一种基于遗传编程的近似查询回答框架（AQUAGP），旨在提高计算效率和查询性能。

上下文感知交叉算子

上下文感知交叉算子是一种在遗传编程中用于减少标准子树交叉破坏性影响的新方法。它通过在子代中找到所选子树的最佳上下文，来提高种群的平均适应度，并有效控制代码膨胀。

工作原理

该算子的核心在于为给定子树在不同父树中找到更好、不同的交叉点。具体做法是将子树放置在父树的不同位置，然后计算其对父树适应度的影响。

优势体现

• 性能提升 ：在不同问题领域中表现出色，如在四次多项式符号回归问题中，显著提高了种群的最佳和平均适应度值，同时大幅减少了计算量。
• 控制代码膨胀 ：与标准子树交叉不同，它能生成紧凑的程序，有效控制代码膨胀。
• 计算效率高 ：在11位多路复用器问题和割草机问题中，使用较少的计算资源就取得了更好的性能，且在割草机问题中，生成程序的大小几乎保持不变，不影响系统后期性能。

实验结果

问题类型	性能表现