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GEP是一种源于遗传算法(GA)和遗传编程(GP)的进化算法,结合了GA的定长线性编码和GP的树形解码,发现公式的能力很强。传统GEP在迭代过程中采用固定交叉率和变异率,对寻优过程造成巨大局限性。通过GEP种群染色体自适应,调整交叉率和变异率,有利于个体的个性化发展。4个benchmark函数的符号回归实验表明,改进后的GEP比传统GEP寻优效果更优。