【摘 要】
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提出一种改进的GEP（Gene Expression Programming）算法。根据重金属（HM）形态随时间变化（HMFT）的特点,建立基于跳跃基因表达式编程（JM-GEP）的重金属形态预测模型。跳跃算子是该模型的
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41373101)
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提出一种改进的GEP（Gene Expression Programming）算法。根据重金属（HM）形态随时间变化（HMFT）的特点,建立基于跳跃基因表达式编程（JM-GEP）的重金属形态预测模型。跳跃算子是该模型的关键。为了保持种群多样性,研究最优保留策略GEP的收敛特性,跳跃算子采用自适应的跳跃概率。针对改进后的JM-GEP算法,提出一种基于GEP的重金属形态预测建模方法。仿真结果表明新模型更适合于HMFT的特性函数,找到全局最优解,且明显优于经典GEP算法及其他算法。该新模型方法还可广泛用于其他时
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