第一次接觸gep(gene expression programming，基因表示式程式設計)演算法是五年前公司做過的乙個供熱優化控制專案，一接觸就被它簡潔精妙的設計思想所吸引。gep由傳統遺傳演算法進化而來，其融合了ga(genetic algorithms，遺傳演算法)和gp(genetic programming，遺傳程式設計)設計思想，並加以改造提公升。gep保留了ga具有的並行性和全域性尋優能力，又吸收了gp樹形結構靈活多變的特點，並且在執行速度與基因表現型有效性比原來的兩種演算法有了非常大的提公升，效率比原有方法提高100-60，000倍。
近些年來，機器學習、人工智慧技術與應用快速發展，深度學習日益受到人們的重視並成為當前學習研究的重點，而遺傳演算法等其它機器學習方法卻被人們冷落。其實深度學習與遺傳演算法有共同點也有各自的特點：
· 相同點：神經網路與遺傳演算法都是基於樣本資料通過迭代逐步優化獲取結果；
· 不同點：深度學習是通過構建模擬人腦進行分析學習的神經網路，基於大量樣本資料學習獲取解決某一領域問題的解決方案(模型)，比如影象識別、自然語言處理；遺傳演算法通常用來解決最優化問題，即在滿足一系列限定條件基礎上，使設計指標達到最優值。則期望模擬生物進化來再次產生思維；
遺傳演算法與深度學習相比較，還具有以下優點：
· 與深度學習基於反向傳播加梯度下降的尋優方法相比，遺傳演算法採用概率化尋優方法不需要求導可自動獲取和自適應調整搜尋方向等優點；
· 深度學習構建的模型可讀性比較差，無法解釋模型做出決策的依據。而遺傳演算法可以給出便於理解最優化解決方案。比如在我們系列文章中會介紹利用gep進行函式挖掘(回歸分析)，通過一組樣本資料最終獲得的模型就是乙個函式。
1、 生物進化與遺傳演算法
2、 gep基礎要素
3、 gep基本操作
4、 gep演算法
5、 gep在分類與聚類中的應用
6、 gep在時間序列中的應用
7、 gep在函式挖掘中的應用
表示式 表示式樹 表示式求值
總時間限制 1000ms 記憶體限制 65535kb 描述 眾所周知，任何乙個表示式，都可以用一棵表示式樹來表示。例如，表示式a b c，可以表示為如下的表示式樹 a b c 現在，給你乙個中綴表示式，這個中綴表示式用變數來表示 不含數字 請你將這個中綴表示式用表示式二叉樹的形式輸出出來。輸入輸入分...
中綴表示式 字首表示式 字尾表示式
中綴表示式 中綴記法 中綴表示式是一種通用的算術或邏輯公式表示方法，操作符以中綴形式處於運算元的中間。中綴表示式是人們常用的算術表示方法。雖然人的大腦很容易理解與分析中綴表示式，但對計算機來說中綴表示式卻是很複雜的，因此計算表示式的值時，通常需要先將中綴表示式轉換為字首或字尾表示式，然後再進行求值。...
中綴表示式 字尾表示式 字首表示式
正如我們常常潛意識認為我們所說的數字都是十進位制，對於數字的其他進製感覺不正確一樣，其實只是我們不熟悉而已，其他進製其實也不過就是一種對資料的表達方式而已。對於我們的表示式也是一樣。eg 表示式2 3 5 7 我們上面所看到的也就是我們平時常用的書寫表示式的方式就是我們所謂的 中綴表示式 字首表示式...