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MOSES算法是一种新型的自主程序演化方法，结合了hBOA算法进行优化。而hBOA算法在此并不是最有效的优化方法。为改进MOSES效率，本文提出了程序树层次化结构统计模型；该模型通过统计分析同类群，自动发现子树特征来指导优化。该模型不需要像hBOA算法那样对变量集合进行建模，也不需要像MRTS算法那样遍历小规模的种群来发现潜在的有指导意义的子树。本文通过解决人工蚂蚁问题对算法进行了测试，结果表明改进后的MOSES算法更加高效。