Статья

Название статьи ПРИМЕНЕНИЕ ГЕНЕТИЧЕСКОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ СИМВОЛЬНОЙ РЕГРЕССИИ
Автор М.В. Лисяк
Рубрика РАЗДЕЛ I. ЭВОЛЮЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ, ГЕНЕТИЧЕСКИЕ И БИОНИЧЕСКИЕ АЛГОРИТМЫ
Месяц, год 07, 2010
Индекс УДК 658.512.2.011.5
DOI
Аннотация Рассматривается приложение метода генетического программирования для решения задачи символьной регрессии. Входными данными задачи являются множество переменных и констант (аргументов функции), множество элементарных функций, набор фитнес-тестов (таблица эталонных значений искомой функции при различных значениях аргументов). Результатом решения задачи является символьная запись математического выражения, наилучшим образом описывающего заданную фитнес-тестами функциональную зависимость. Приводится описание задачи и метода её решения, способ кодирования решений и оценки их качества, используемый алгоритм генетического поиска, модификации стандартных генетических операторов, параметры алгоритма поиска. Приводится пример работы программы, реализующей описанный метод.

Скачать в PDF

Ключевые слова Генетическое программирование; генетический алгоритм; символьная регрессия; оценки фитнеса; репродукция; кроссинговер; многократная селекция.
Библиографический список 1. John Koza. Genetically Breeding Populations of Computer Programs to Solve Problems of Artificial Intelligence. Proceedings of the Second International Conference on Tools for AI. Herndon, Virginia, November 6-9, 1990. Los Alamitos, CA: IEEE Computer Society Press. – P. 819-827.
2. John Koza. Integrating Symbolic Processing into Genetic Algorithms. Workshop on Integrating Symbolic and Neural Processes at AAAI-90 in Boston. July 29, 1990.
3. John Koza. Genetic Programming: On the Programming of Computers by Means of Natural Selection. Cambridge, MA: The MIT Press, 1992. – 840 p.
4. Zelinka Ivan. Symbolic regression – an overview. http://www.mafy.lut.fi/EcmiNL/ older/ecmi35/node70.html.
5. Ricardo Poli, William B. Langdon, Nicolas F. McPhee. A field guide to Genetic programming. http://www.gp-field-guide.org.uk. 2008. – 250 p.
6. Курейчик В.М., Родзин С.И. Эволюционные алгоритмы: генетическое программирование // Известия академии наук. Теория и системы управления. – 2002. – № 1.

Comments are closed.