遗传规划在符号回归中的应用

代杰; 吴军; 田社平; 颜德田

doi:10.13873/j.1000-97872007.11.020

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遗传规划在符号回归中的应用

应用技术 | 更新时间：2025-09-11

- 遗传规划在符号回归中的应用
- Application of genetic programming in symbolic regression
- 传感器与微系统 2007年第11期页码：108-110
- 作者机构：
  
  1. 上海交通大学电气工程与电子信息学院
  2. 上海交通大学电气工程与电子信息学院,上海,200030
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13873/j.1000-97872007.11.020
  中图分类号： TP18
- 纸质出版：2007
- 稿件说明：
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[1]代杰,吴军,田社平,颜德田.遗传规划在符号回归中的应用[J].传感器与微系统,2007(11):108-110.

DAI Jie, WU Jun, TIAN She-ping, et al. Application of genetic programming in symbolic regression[J]. 2007, (11): 108-110.
[1]代杰,吴军,田社平,颜德田.遗传规划在符号回归中的应用[J].传感器与微系统,2007(11):108-110. DOI： 10.13873/j.1000-97872007.11.020.

DAI Jie, WU Jun, TIAN She-ping, et al. Application of genetic programming in symbolic regression[J]. 2007, (11): 108-110. DOI： 10.13873/j.1000-97872007.11.020.

摘要

遗传规划（GP）是一种基于达尔文进化理论的数学规划方法。讨论了GP在符号回归中的应用。与传统的数据拟合方法相比

GP不必给出拟合函数的形式

同时

在初始群体足够大而且交叉和变异概率设置合理的情况下

不会陷入局部优化

具有更广泛的适用性。对于不给定函数形式的曲线拟合

GP可以自动得到曲线的函数形式及其参数大小

避免了传统方法的缺陷。通过具体的应用实例

说明了GP在测量数据处理中的应用。

Abstract

Genetic programming（GP）is a kind of mathematical programming method based on Darwin’s theory of evolution.The application of GP in symbolic regression is discussed.No fitting function form for data fitting is needed while running GP and global optimum can be gotten with reasonable cross and mutation probability.The fitting for a arbitrary curve is impossible with conventional method

while with GP it is easy to implement.Examples are given to explain data fitting of measurement by GP.

关键词

Keywords

references

遗传规划中近似函数的求解问题 [J]. 吴勇,谷峰,唐俊. 微机发展 . 2003(03)

遗传规划在测量数据拟合中的应用 [J]. 黄丽剑,李郝林. 自动化仪表 . 2001(10)

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