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僅個(gè)人學(xué)習(xí)，用于個(gè)人參考遺傳編程知識(shí)個(gè)人學(xué)習(xí)筆記術(shù)，該技術(shù)的靈感來(lái)源是達(dá)爾文生物進(jìn)化論，按照優(yōu)勝劣汰、適者生存的原理，創(chuàng)造出來(lái)的試樣本的最佳擬合參數(shù)集[57]。而遺傳編程的目標(biāo)是編寫一個(gè)程序，試圖自動(dòng)構(gòu)建問(wèn)題傳編程流程框架帕雷托最優(yōu)后即為最優(yōu)解，否則進(jìn)入循環(huán)繼續(xù)迭代計(jì)算：傳編程的優(yōu)化概率組管道。其優(yōu)化流程圖如圖3.4所示： 生成隨機(jī)管道種群模型質(zhì)量并進(jìn)行排序是是帕雷托最優(yōu)？否 Xm道的數(shù)量npmpcp(x)tf?tLK)式的長(zhǎng)度。第一個(gè)固定算子和最后一個(gè)固定算子的距離。固定算子的個(gè)數(shù)f?(K)p(K)t交換這個(gè)算子以及之后的所有算子③每一代的管道群選擇操作采用輪盤賭算法(依據(jù)概率大小)：有放回地采樣出原管道p(xi)=∑1f(xj)p(xj)t=p(K)t=p(K)tp(∑1f(xj)p(xj)t=p(K)t=p(K)t 率為(1?pm)o(K)。(1?pm)≥1?0((1?pm)≥1?0(K)×pm(3-3)成立時(shí)，從而進(jìn)行變異操作，模式K的出現(xiàn)概率為：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)階增長(zhǎng)，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中參數(shù)設(shè)置及含義TPOT參數(shù)值ations化過(guò)程的迭代次數(shù)population_size人在遺傳編程群體中保留的管道數(shù)ringsize遺傳編程生成中要生產(chǎn)的后代數(shù)量mutationrate訴GP算法要對(duì)每一代應(yīng)用隨機(jī)更改的管道數(shù)ssoverrate每代要產(chǎn)生多少條管道道n=20道時(shí)使用的交叉驗(yàn)證策略通過(guò)以上參數(shù)設(shè)置，遺傳編程會(huì)在開始時(shí)隨機(jī)生成850個(gè)樹型管道

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