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文档简介

仅个人学习，用于个人参考遗传编程知识个人学习笔记术，该技术的灵感来源是达尔文生物进化论，按照优胜劣汰、适者生存的原理，创造出来的试样本的最佳拟合参数集[57]。而遗传编程的目标是编写一个程序，试图自动构建问题传编程流程框架帕雷托最优后即为最优解，否则进入循环继续迭代计算：传编程的优化概率组管道。其优化流程图如图3.4所示： 生成随机管道种群模型质量并进行排序是是帕雷托最优？否 Xm道的数量npmpcp(x)tf̅tLK)式的长度。第一个固定算子和最后一个固定算子的距离。固定算子的个数f̅(K)p(K)t交换这个算子以及之后的所有算子③每一代的管道群选择操作采用轮盘赌算法(依据概率大小)：有放回地采样出原管道p(xi)=∑1f(xj)p(xj)t=p(K)t=p(K)tp(∑1f(xj)p(xj)t=p(K)t=p(K)t 率为(1−pm)o(K)。(1−pm)≥1−0((1−pm)≥1−0(K)×pm(3-3)成立时，从而进行变异操作，模式K的出现概率为：p(K)t+1≥p(K)t(1−pm×0(K))(3-4)p(K)t+1≥p(K)t××(1−pm×0(K))×(1−pc×)(3-5)阶增长，如公式(3-6)即：×(1−pm×0(K))×(1−pc×)≥1(3-6)pp(K)t+p≥p(K)t×(×(1−pm×0(K))×(1−pc×))(3-7)pTPOT中参数设置及含义TPOT参数值ations化过程的迭代次数population_size人在遗传编程群体中保留的管道数ringsize遗传编程生成中要生产的后代数量mutationrate诉GP算法要对每一代应用随机更改的管道数ssoverrate每代要产生多少条管道道n=20道时使用的交叉验证策略通过以上参数设置，遗传编程会在开始时随机生成850个树型管道

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