第5卷第4期 智能系统学报 Vol.5 No.4 2010年8月 CAAI Transactions on Intelligent Systems Aug.2010 doi:10.3969/j.issn.16734785.2010.04.003 改进基因表达式编程在股票中的研究与应用 钱晓山12，阳春华 (1.中南大学信息科学与工程学院，湖南长沙410083；2.宜春学院物理科学与工程技术学院，江西宜春336000) 摘要：简要介绍了基因表达式编程方法的基本原理，针对股票指数分析与预测问题，在经典的GEP算法基础上，提 出了一种基于动态变异算子的改进的GEP算法-IGEP(improved GEP)算法，动态变异算子随着进化代数和染色体所 含基因数目不同而变化，从而加快了GE的收敛速度和精确度.还对算法进行了复杂度和收敛性分析.最后设计了 一种基于IGEP的股票指数分析与预测算法，数值实验结果表明该算法优越于经典GEP算法，非常有效且具有较广 泛的通用性 关键词：基因表达式编程；复杂度分析；收敛性分析；股票指数预测 中图分类号：TP18文献标识码：A文章编号：16734785(2010)04-0303-05 Improved gene expression programming algorithm tested by predicting stock indexes QIAN Xiao-shan'2,YANG Chun-hua' (1.School of Information Science and Engineering,Central South University,Changsha 410083,China;2.Physical Science and Technology College,Yichun University,Yichun 336000,China) Abstract:The authors reviewed basic principles of gene expression programming (GEP).On that basis,an im- proved GEP algorithm,or IGEP,was created,based on a dynamic mutation operator.The dynamic mutation opera- tor changed with the gene number of the genome and the number of evolutionary generations.The complexity and convergence properties of the algorithm were investigated.The new IGEP was used to predict stock-market indexes. Simulation results indicated that the IGEP-based model is more accurate than the classical GEP-based model. Keywords:gene expression programming;complexity analysis;convergence analysis;prediction in stock-price index 基因表达式编程]（gene expression program- 1基因表达式编程方法原理 ming,GEP)是葡萄牙科学家C.Ferreira发明的一种 基于基因组(genome)和表现型(phoneme)的新的遗 基因表达式编程的实现技术主要包括编码方 传算法.它与遗传算法(genetic algorithms,GA)和遗 式、遗传算子、插串操作、重组算子、适应度函数选 传规划(genetic programming,.GP)的根本区别在于 择、数值变量等几个部分]，下面就涉及的改进部 他们所采用个体的本性不同：即在GA中个体是固 分作一介绍. 定长度的线形串（染色体）；在GP中个体是长度和 1.1变异算子 形状不同的非线形性实体（分列树），而在基因表达 变异(Mutation)可以发生在染色体内的任何位 式编程中个体首先被编码成固定长度的线形串（基 置，然而，染色体的结构组织必须保持完整.在基因 因组或者染色体)，然后被表达成不同长度和形状 头部，任何符号都可以变异成函数符号或者终点；在 的非线形实体（简单图表示，或者表达式树）. 基因尾部，终点只能变异成终点.通过这种方法，染 色体的结构组织得以保持，由于GEP编码方式的特 点，可以预见变异产生的新个体在结构上是正确的. 收稿日期：200902-15. 值得注意的是，在GEP中既没有变异种类的限制， 基金项目：国家自然科学基金资助项目(60634020,60874069， 60804037):国家"863"资助项目(2006AA04Z181). 也没有一个染色体中变异次数的限制：在所有情况 通信作者：钱晓山.E-mail:qianxiaoshan@126.com. 中，新生的个体在句法上都是正确的