一般都是用机器学习 梯度下降或sklearn pytorch来做函数拟合运算，今天介绍遗传编程，或称基因编程 GP，来做这个计算 最终就是构造一棵树AST，来表示运算的先后 权重： 具体原理可以参考这篇文章：https: blog.csdn.net ocd with naming article details 我们的目标是拟合这个函数： 图像为： 先来一段java代码，是加载训练数据的，x y的 ...
2020-01-25 22:17 1 719 推荐指数：
本文介绍的是基于GP，并非A*算法，算是另类实现吧。 先看看地图定义，在文本文件中定义如下字符串，代表30列11行大小的地图 初始位置在左上角（0,0） ，值为1的是允许走的通的路，目标位置为右下角（29,10） 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 ...
遗传算法GA 本质上有一个固定的长度，这意味着所产生的功能有限的复杂性 通常会产生无效状态，因此需要以非破坏性方式处理这些状态 通常依赖于运算符优先级（例如，在我们的例子中，乘法发生在减法之前），这可以被看作是一种限制 遗传编程GP 本质上具有可变长度，这意味着 ...
python据说功能强大，触角伸到各个领域，网上搜了一下其科学计算和工程计算能力也相当强，具备各种第三方包，除了性能软肋外，其他无可指摘，甚至可以同matlab等专业工具一较高下。 从网上找了一个使用遗传算法实现数据拟合的例子学习了一下，确实Python相当贴合自然语言，终于编程语言也能说人话 ...
首先引入三件套和scipy 拿到实验数据,通过pandas读取为DataFrame .dataframe tbody tr th:only-of-type { ...
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目录 背景介绍 程序表示 初始化 (Initialization) Depth定义 Grow方法 Full方法 Ramped h ...
遗传算法基本的操作分为： 1.选择操作 2.交叉操作 3.变异操作 遗传算法的基本要素包括染色体编码方法、适应度函数、遗传操作和运行参数。 遗传算法优化BP神经网络算法流程如图3-4所示： 遗传算法实现：遗传算法优化BP神经网络的要素包括种群初始化、适应度函数、选择操作、交叉 ...
