一种求解符号回归问题的粒子群优化算法

符号回归以构建一个能拟合给定数据集的函数模型为目的,是对基本函数、运算符、变量等进行组合优化的过程.本文提出了一种求解符号回归问题的粒子群优化算法.算法以语法树对函数模型进行表达,采用基因表达式将语法树编码为一个粒子,设计了粒子的飞行方法及r-邻域环状拓扑的粒子学习关系.为使粒子具有跳出局部极值的能力和减轻粒子快速趋同对全局寻优造成的不利影响,分别设计了突变算子和散开算子.此外,为了得到比较简洁的函数模型,在粒子的评价函数中以罚函数的方式对编码的有效长度进行控制.仿真实验表明,提出的算法可以获得拟合精度更高、简洁性更好的函数模型....

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Bibliographic Details
Published in自动化学报 Vol. 46; no. 8; pp. 1714 - 1726
Main Authors 马炫, 李星, 唐荣俊, 刘庆
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 西安理工大学自动化与信息工程学院 西安710048 01.08.2020
陕西省复杂系统控制与智能信息处理重点实验室 西安710048%西安理工大学自动化与信息工程学院 西安710048
Subjects
粒子群优化算法
演化建模
符号回归
基因表达式编程
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ISSN0254-4156
DOI10.16383/j.aas.c180035

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Summary:符号回归以构建一个能拟合给定数据集的函数模型为目的,是对基本函数、运算符、变量等进行组合优化的过程.本文提出了一种求解符号回归问题的粒子群优化算法.算法以语法树对函数模型进行表达,采用基因表达式将语法树编码为一个粒子,设计了粒子的飞行方法及r-邻域环状拓扑的粒子学习关系.为使粒子具有跳出局部极值的能力和减轻粒子快速趋同对全局寻优造成的不利影响,分别设计了突变算子和散开算子.此外,为了得到比较简洁的函数模型,在粒子的评价函数中以罚函数的方式对编码的有效长度进行控制.仿真实验表明,提出的算法可以获得拟合精度更高、简洁性更好的函数模型.
ISSN:0254-4156
DOI:10.16383/j.aas.c180035