引言
遗传程序设计是自动程序中比较重要的部分，包含有线性和非线性两种。多表达式程序设计与基因表达式程序设计等多种设计都属于线性的遗传程序设计方式，这些方法在各个领域都得到宽泛的使用。与以往的传统程序相对比，多表达程序设计的线性表示比较方便个体的表达，使用简单，同时也容易描绘繁杂组织和具体实施，所以，在提议之后一直得到广泛的关注[1]。
1.程序来源与工作内容
多表达式程序设计是经过寻找目标，归类为基因类型和表现类型两个方面去寻求解释途径。因为导入了两种观点，该程序的线性表示方式的评估需要先实现两种类别之间的变换，接着再实施与测量表现类型设计出的程序。该程序其中的独立体能够表达为线性次序，独立体是指，首先要计算每个基因的表现特征的类型与采集样品信息的价值，然后选择其中一个评判规范上比较有计值效果的因子表现类型来解释独立体的表现特征[2]。该程序的使用包含多种领域范围，例如，入侵检测和金融预测等范围。图像的配置是使用图像次序实行重建的重要工作。该程序目前正在扩散使用，是处理数据剖析与现实工程使用情况的得力助手。但是，该程序与另外的程序相同，都是具有计算量过多，评估时间较长的缺陷。考虑到现阶段直接改善该程序评估任务的探究不是很常见，所以，需要较为深入的剖析独立体的表现特征，试着减少评估时比较突出反复计算价值的状况，增强与提升计算方式的功能。
2.程序中反复评估现象
该程序实际上是使用一些准则连续变化进行演变得出的全新的独立体，使用这种方法取得问题的解决方式。独立体的评估容易产生很多反复计值的状况。我们需要更快的解决这一现象，剖析该程序计算模式上的问题，表达出反复计值的状况出现的有利因素与概论的计算根据[4]。在证实时需要注意以下几点：（1）等型因子类型之间的因素，实际值需要计算一个，例如，在此类中被剖析的第一个成分。（2）在实施计算等型类别之间的一个成分的时候，牵涉到符号所表现特征的计值计算只有一次。原因是参加复合计算的子树是程度较低的子树，它的计值一般在程度较低因子类别剖析时就已经做好，能够直接使用。（3）对于程度为1的等型类问题，可以按照计值一次的方法解决，另外的反复情况可以经过反复使用取得。
3.新型程序的计算方式与评估
一般的计算方式都是以遗传计算方式作为基本，所以变换与评估的任务十分复杂，除了要把独立体的树形或是线性表发方法变换症相同的表现类型之外，还需要实施和测量计算得出的近似解以及明确其的适合度。这样在评估（有一些的语义计算或是某个步骤就需要消耗很长的时间）等的计算就需要消耗很多的时空能源，是线性探究最具有难度的状况。所以，我们需要新型的计算方式与评估。根据以上内容，处理反复计算性能的评估方式：解决独立因子的计算方式和融合NMEP程序演变的计算方式。计算方式的基础知识：经过连续的建设等型因子有向图对反复的因子进行鉴别，进而减少反复的计算。例如，V为顶点集，E为有向边集，V之间不同的顶点都有编号与相应的因子，而且保存这个因子的数据。传统算法需要很多的而又比较繁杂的步骤，使用新型计算方式就直接：1.1计算初始化种群；1.2求出小于等于演化代数；1.3求出小于等于种群大小；1.4按次序使用新型算法解决种群中的独立体与因子；1.5若是小于演化代数；1.6交叉、变异；1.7输出最好的独立体。
4.实验剖析
根据相关数据得出，NMEP知识在评估的过程中对该程序的因子实施等价重新处置，没有把演变规定和过程的内容进行改变，因为，融入该技术的多表达程序和传统的程序一样有着较高的精准度，所以，就不需要那出精准度进行试验对比。新方式使用该程序的适应值计算方式，也就是计算单个染色体之间全部因子的适应值，接着使用最好的来表示独立体适应值。为了能够更好的表现新方式的时间胜势，清楚因子的反复使用，还可以加强演变时的语义繁杂程度，若是各因子的处置与使用另外增加了语义延长的步骤，那其的一次使用就到达一万次。该程序的演变准则和精准程度的基本上，都可以明确的区别被反复使用的因子，减少反复计算所造成的众多能源的耗费，让该程序的在功能上得到有效的增强。研究结果说明，对于该程序去掉反复计算的探究可以拥有充足的概论根据，并且在实施体现的过程中也可以使用，是一个具有广泛远景的探究范围。
5.总结
文章内先是剖析了该程序的因字在染色体中的表现特诊与使用的评估方式，察觉各染色体之间的每个因子都可以经常被目前或是后面种群之间的另外因子使用，导致反复计算的状况，从而造成了状况呈现的有力因素，与处置的概论证据以及详细的计算方式。新型的计算方式在保障和以往的计算方式上具有相同的精准度，可以明确的辨别一直被反复使用的因子，减少反复计算，节约珍贵的时空能源。根据试验结果显示，消除反复计值之后，融入NMEP的多表达程序在功能上有明显的加强。
作者：雷萌 单位：西藏民族大学
