【摘 要】
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基因表达式程序设计（GEP）在时间序列分析、分类、自动程序设计、多目标优化、海量数据分析等领域中有着广泛的应用。在GEP解码过程中,将深度优先和广度优先技术的优点相结合,提
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61202439）, 湖南省教育厅优秀青年资助项目（12B003）, 湖南省交通厅科技计划资助项目（201334）
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基因表达式程序设计（GEP）在时间序列分析、分类、自动程序设计、多目标优化、海量数据分析等领域中有着广泛的应用。在GEP解码过程中,将深度优先和广度优先技术的优点相结合,提出了基于深度广度联合解码的GEP算法,从而既能适量地增加种群中个体的多样性,又能适当地保留较优的子树信息（sub_ET）。实验表明,相比标准GEP算法,新算法在进化时间增加不多的情况下提高了平均适应度,获得了更高的成功率。
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