《基因表达编程（第六版）》全面介绍了基因调控机制及现代生物技术应用，深入解析了从DNA到蛋白质的复杂过程，是生物学研究和教学的重要参考书。
基因表达式编程（Gene Expression Programming, GEP）是一种基于生物进化理论的计算机程序设计方法，由Fernando C. Goméz在2000年提出。它模仿了生物体内的遗传机制，如基因重组、突变和自然选择，来解决复杂的优化问题并创建程序代码。GEP因其灵活性和处理复杂问题的能力而在算法界被广泛认可为一种强大的仿生优化工具。
在GEP中，问题解决方案通过一系列数学表达式表示，这些表达式像生物体的基因一样能够进行遗传操作演变。每个表达式的组成包括常量、变量及运算符等元素，并按照特定结构排列以执行特定计算任务。
1. **基因结构**：在GEP中，基因通常由头部和尾部构成，其中头部包含输入变量而尾部则含有运算符与常量。根据问题的复杂性，可以调整基因长度、结构以及组成成分。
2. **种群与代际演化**：GEP利用一组代表潜在解决方案的“基因表达式”来模拟生物进化过程中的群体动态变化，在每一代中这些表达式会经历选择、交叉和突变等操作。
- **选择**：依据适应度值（即解决问题的能力）筛选出哪些基因将被保留到下一代。
- **交叉**：通过交换部分结构，两个或多个基因可以生成新的组合形式，类似于生物间的遗传重组现象。
- **突变**：随机改变基因的一部分以引入变异，维持群体多样性。
3. **适应度函数**：评估每个表达式的优劣标准是适应度函数，它通常与待解决的问题目标相关联。高适应度的基因更有可能参与到下一代繁殖过程中去。
4. **终止条件**：GEP运行一般设定有固定迭代次数或达到特定性能指标时停止搜索过程，并将最优解视为问题解决方案。
5. **应用领域**：GEP广泛应用于工程优化、机器学习等领域，其优势在于能够自动产生简洁高效的代码而无需人工干预。
6. **与遗传算法和进化编程的关系**：GEP是遗传算法和进化编程的变种形式，它结合了两者的概念并通过使用数学表达式作为个体来提高表示能力和解决问题效率。
5星
