МЕТОД БИНАРНОГО ГЕНЕТИЧЕСКОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ ДЛЯ ПОИСКА МАТЕМАТИЧЕСКОГО ВЫРАЖЕНИЯ

Обложка

Аннотация


В известных методах символьной регрессии, которые производят поиск решения с помощью генетического алгоритма, существует проблема выполнения операции скрещивания. Все методы либо выполняют скрещивание в определенных точках, как метод генетического программирования, либо корректируют после скрещивания, либо используют избыточные элементы кода. В данной работе представлен новый метод символьной регрессии, основанный на бинарном дереве вычислений. Метод не имеет проблем с операцией скрещивания, включает небольшое количество избыточных элементов кода, но позволяет осуществлять поиск математических выражений, состоящих из функций только с одним или двумя аргументами.

Асхат Ибрагимович Дивеев

aidiveev@mail.ru
Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» РАН; Инженерная академия Российский университет дружбы народов ул. Вавилова, 44, Москва, Россия, 119333; ул. Миклухо-Маклая, 6, Москва, Россия, 117198

доктор технических наук, профессор, заведующий сектором проблем кибернетики, профессор департамента механики и мехатроники

Евгения Михайловна Ломакова

lomakovajm@gmail.com
Инженерная академия Российский университет дружбы народов ул. Миклухо-Маклая, 6, Москва, Россия, 117198

аспирант, департамент механики и и мехатроники

  • Koza, J.R. Genetic Programming: On the Programming of Computers by Means of Natural Selection. Cambridge, Massachusetts, London, MA: MIT Press, 1992. 819 p.
  • O’Neill, M., Ryan, C. Grammatical Evolution. IEEE Trans. Evol. Comput. 2001, 5. Pp. 349-358.
  • Zelinka, I. Analytic programming by Means of SOMA Algorithm. In Proceedings of 8th InternationalConference on Soft Computing Mendel 02, 2002, Brno, Czech Republic. Pp. 93-101.
  • Diveev, A., Sofronova, E. Application of Network Operator Method for Synthesis of Optimal Structure and Parameters of Automatic Control System. Proc. of 17-th IFAC World Congress, Seoul, 05.07.2008 - 12.07.2008. Pp. 6106-6113.
  • Miller, J., Thomson, P. Cartesian Genetic Programming. Proc. EuroGP’2000R 3rd European Conf. Genetic Programming, R. Poli, W. Banzhaf, W.B. Langdon, J.F. Miller, P. Nordin, and Fogarty, T.C. Eds., Edinburgh, Scotland, 2000, vol. 1802. Berlin: Springer-Verlag. Pp. 121-132.
  • Luo, C., Zhang, S.-L. Engineering Applications of Arti cial Intelligence. 2012, 25. Pp. 1182-1193.

Просмотры

Аннотация - 518

PDF (Russian) - 64


© Дивеев А.И., Ломакова Е.М., 2017

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.