GEP

提出基于统计分析和停滞速度的改进GEP算法（SACVGEP），通过重复体统计优化初始种群，引入停滞速度概念和动态变异算子。实验表明，SACVGEP算法建立的模型优于传统方法、神经网络和经典GEP算法。

基因表达式编程的抗体机制配人工免疫控制，还真是个狠活儿。你要是平时碰到那种多维数据、复杂语义的场景，靠传统 Apriori 算法那肯定不够用了。人工免疫的免疫细胞、否定选择这些机制，看着挺玄乎，其实思路还挺接地气：通过排除冗余的解法，让搜索空间变得更干净，效率也就上来了。像是在一堆乱麻中，先把废线头剪掉，剩下的才好理。里面有个逆否规则的设计我觉得挺巧，意思是一个强规则的逆否也一定是强规则，用它来提前过滤掉不必要的规则，速度快不少。结合 GEP 的表达力和 AIS 的优化能力，整体挖掘逻辑就顺滑多了。你如果正琢磨怎么在多维数据里找深层规则，这套方法还蛮值得试一试。尤其是那些数据维度多、语义杂、噪