遗传编程方法在符号回归求解中的应用：Genetic-Programming视角

简介：
本文从Genetic Programming的角度探讨了遗传编程技术在解决符号回归问题上的应用，分析其有效性和适用范围。 基因编程基于方法的求解器。 描述每个数学表达式都可以用语法树的形式表示： 实际上，值得记住的是，存在无数种不同的语法树，它们对应于语义等价的表达式。 例如： 在实践中，最通用的问题之一是原始函数的重建，在某些特定点具有有关其值的信息。 可以应用遗传算法来解决给定的问题： 在遗传算法方面 - 每个语法树都可以被视为一个“染色体”（一个实体，可以通过与其他“染色体”交叉来变异和改变）。 需要定义适应度函数：该函数将计算每个公式（由语法树编码）的好坏程度 —— 可以表示现有数据（例如使用均方误差值）。 在交叉期间 - 语法树通过替换其子树来修改，其中一些子树来自其他语法树。 下图解释了对语法树的“交叉”操作的实现： 目前实现了以下“变异”操作： - 语法树的某个节点被另一个节点替代。