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提出了一种基于网格服务的GEP分布式函数挖掘算法（DFMGEP-GS），它将网格服务与GEP算法相结合，既成功地实现了在网格平台下的GEP函数挖掘，又提高了每个网格节点上GEP算法的全局寻优性；同时证明了在网格环境下由局部数据模型生成全局数据模型的方法。仿真实验结果表明，对于函数类型已知的数据，随着数据集的增大，在成功挖掘到目标函数的情况下，DFMGEP-GS算法的平均耗时最少，而且随着网格节点的增加，DFMGEP-GS的收敛速度最大提高了约17倍；对于函数类型未知的复杂数据集，DFMGEP-GS算法挖掘