AUTOMATION OF CONSTRUCTION AND OPTIMIZATION OF MATHEMATICAL MODELS EVOLUTIONARY ALGORITHMS BASED ON EXPERIMENTAL DATA


如何引用文章

全文:

详细

The author considers synthesis of evolutionary algorithms for solution of the problem of symbolic regression and optimization, and their proposed modifications, through the development of integrated procedures of automated construction and optimization of mathematical models of complex systems and processes.

全文:

При решении задачи символьной регрессии методом генетического программирования [1] в начале работы алгоритма часто возникает ситуация, при которой сгенерированные деревья решений с более простой структурой (обычно это линейные выражения) имеют более высокую пригодность, чем деревья решений со сложными структурами, которые обычно оказываются более перспективными с точки зрения генерации решения с заданной ошибкой аппроксимации. Эта проблема особенно часто возникает при решении практических задач, в которых результирующее дерево решений, как правило, представляет собой выражение со сложной структурой. В результате в популяции начинают преобладать простые деревья решений и скорость поиска замедляется, так как набор констант, определенный ------во множестве термов, фиксирован и в сгенерированных структурах численные коэффициенты подобраны плохо. Таким образом, дерево решений с очень хорошей структурой может иметь ошибку аппроксимации намного больше, чем простая структура, в которой меньше коэффициентов [2].
×

作者简介

V. Zhukov

Email: vadimzhukov@mail.ru

参考

  1. Koza J. R. Genetic Programming: On Programming Computer by Means of Natural Selection and Genetics. Cambridge, Mass. : MIT Press, 1992.
  2. Сопов Е. А. Эволюционные алгоритмы моделирования и оптимизации сложных систем : дис. … канд. техн. наук. Красноярск, 2004.
  3. Holland J. H. Adaptation in Natural and Artificial Systems. Ann Arbor : Univ. of Michigan Press, 1975.
  4. Жуков В. Г. Моделирование сложных систем коэволюционным алгоритмом генетического программирования : дис. … канд. техн. наук. Красноярск, 2006.
  5. Жуков В. Г. О решении проблемы настройки численных коэффициентов при решении задачи символьной регрессии методом генетического программирования // Сб. тр. XII Нац. конф. по искусств. интеллекту / Твер. гос. техн. ун-т. Тверь, 2010. С. 311–317.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

版权所有 © Zhukov V.G., 2011

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名 4.0国际许可协议的许可