基因表达式编程,即GEP(Gene Expression Programming)算法,是演化计算的新成员,它继承了遗传算法(Genetic Algorithms,GA)的编码简单、易于操作的特点,也保留了遗传程序设计(Genetic Programming,GP)表达灵活、搜索能力强的特点,在大多数问题上,GEP的进化效率高于传统的GA算法或GP算法,其优越性引起了越来越多学者的研究与设计。在此过程中,越来越多的学者对该算法的解码结构、解码方式或者算子公式上进行了改进与发展,并且取得了良好的效果,本文将依据GEP的模式定义,针对基因解码方式进行改进与更新,提出新的基因解码方式的GEP算法,主要的工作如下:(1)对传统的遗传算法与遗传程序设计进行了理论的概述,重点介绍了算法的流程与关键因素,并且研究分析了GEP算法的独特之处,同时就GEP算法的关键技术进行了概括,了解到GEP算法实现了GA与GP的隔离。(2)研究分析了GEP算法的流程特点,并且在此基础上提出了新的基因解码方式的GEP算法,旨在减少机器的运算量,提高结果数据的质量。(3)对新的基因解码方式的GEP算法和传统的GEP算法进行了实验与对比分析,确定该算法的可行性以及在运算时间上的优势。(4)在研究GEP过程中,对转换系统中的路径表示问题做了一些工作。(5)全文的总结,即就本论文提出新的GEP算法的优缺点进行概述与总结。