文件中包括GEP算法（基因表达式算法）Python代码实现，以及多个调优版本，算法的一些基础概念都有，这是笔者自己编写以及总结的，需要的可以自行下载！

基于一种新的自动程序设计方法基因表达式程序设计（GEP），通过设计适应函数、初始化群体的优化、增加新的遗传算子以及采用演化策略中的（λ+u）淘汰策略等对原始GEP算法进行有效的改进，设计出一种新的数据挖掘算法。采用UCI机器学习知识库中的数据集对该算法进行了实验，并通过与C4.5及文献[3]的比较，检验了该算法的准确性。

人工智人-家居设计-基于GEP函数发现的智能模型库关键技术研究.pdf

大数据-算法-面向可逆逻辑综合的基因表达式编程GEP算法的研究与实现.pdf

基因表达式编程GEP(Gene Expression Programming)是一种基于生物基因结构和功能发明的一种新型自适应演化算法。GEP 是从遗传算法（geneticalgorithms ,简称GAs）和遗传程序设计（genetic pro2gramming ,简称GP）中发展而来，它在吸收了二者优点的同时,又克服了二者的不足之处，其显著特点就是可以利用简单编码解决复杂问题

GEP一些回归的函数的数据，测试用。

基因表达式编程 GEP Python 代码实现 今天将用python实现GEP算法中，初始化操作： 生成样本数据、定义函数、参数初始化，生成初始种群 见文章，本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_43798572/article/details/122823927 关于博主：评论和私信会在第一时间回复。或者直接私信我。 声援博主：如果您觉得文章对您有帮助，可以点击文章右下角【点赞】【收藏】一下。您的鼓励是博主的最大动力！

GEP python实现包括（综合前7天），产生样本数据（自动，半输入）、评估（相对，绝对）、选择（赌盘、锦标赛），基本变异操作，连接基因（可选择），DC域（可选择），中性基因（可选择）等内容。

**今天将用python实现GEP算法中，染色体选择，复制，变异等的内容** 【PS：注意结合前边内容，今天的内容比较多，包括染色体选择、复制、变异等内容，需要对GEP的基本知识内容认识。】见文章，本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_43798572/article/details/122860091 关于博主：评论和私信会在第一时间回复。或者直接私信我。 声援博主：如果您觉得文章对您有帮助，可以点击文章右下角【点赞】【收藏】一下。您的鼓励是博主的最大动力！

用python实现GEP算法中，适应度计算、评估操作