10、进化算法：基因表达编程与学习分类器系统

进化算法：基因表达编程与学习分类器系统

1. 基因表达编程（GEP）

1.1 分类

基因表达编程（Gene Expression Programming，GEP）是一种全局优化算法和自动编程技术，属于进化计算领域的进化算法。它与其他进化算法（如遗传算法）以及进化自动编程技术（如遗传编程和语法进化）是同类算法。

1.2 灵感来源

GEP 受 DNA 分子在基因水平上的复制和表达过程的启发。基因的表达涉及将其 DNA 转录为 RNA，进而形成构成生物体表型中蛋白质的氨基酸。DNA 构建块会经历变异机制（如复制错误导致的突变）以及有性繁殖期间的重组。

1.3 隐喻

GEP 使用线性基因组作为遗传操作（如突变、重组、倒位和转座）的基础。基因组由染色体组成，每个染色体由基因组成，这些基因被翻译成表达式树以解决给定问题。强大的基因定义意味着遗传操作可以应用于子符号表示，而无需担心所得基因表达的结构，从而实现基因型和表型的分离。

1.4 策略

GEP 算法的目标是在特定问题的成本函数背景下，提高表达程序的自适应拟合度。这通过使用进化过程来实现，该过程对候选解决方案的子符号表示进行操作，使用进化过程（带有修改的后代）和机制（遗传重组、突变、倒位、转座和基因表达）的替代物。

1.5 过程

候选解决方案表示为称为 Karva 符号或 K 表达式的线性符号串，其中每个符号映射到一个函数或终端节点。线性表示以广度优先的方式映射到表达式树。K 表达式具有固定长度，由一个或多个子表达式（基因）组成，这些子表达式也具有固定长度。基因由两部分组成：头部可