【摘 要】
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遗传编程算法（Genetic Programming,GP）是一种人工智能领域中被公认的能够有效求解优化问题的启发式搜索算法。它以多个个体所构成的种群来搜索最优解,因此具有内在的并行性和较好的全局求解能力。遗传编程算法通过进化计算机程序来解决用户定义的任务,同时也在多个领域中得到广泛应用,如数据回归,分类和知识发现。如何选择一组合适的函数和终端元素是将遗传编程算法应用到实际应用中的一项基本且具有挑
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遗传编程算法（Genetic Programming,GP）是一种人工智能领域中被公认的能够有效求解优化问题的启发式搜索算法。它以多个个体所构成的种群来搜索最优解,因此具有内在的并行性和较好的全局求解能力。遗传编程算法通过进化计算机程序来解决用户定义的任务,同时也在多个领域中得到广泛应用,如数据回归,分类和知识发现。如何选择一组合适的函数和终端元素是将遗传编程算法应用到实际应用中的一项基本且具有挑战性的任务。本文提出了一种数据驱动的遗传编程算法,它可以选择重要的元素来提高遗传编程算法在复杂的符号回归问题中的搜索性能。在本文所提算法中,首先采用最大信息系数（Maximum Information Coefficient,MIC）将重要特征识别为终端元素。此外,本文利用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）来预测各个函数元素的选择概率,并利用元素的选择概率来指导GP求解器高效地构造解。此外,本文还采用了一种基于最小二乘估计的多染色体编码方法,进一步提高了该算法的搜索性能。为了验证所提方法的有效性,本文实验部分对6个基准问题和5个实际问题进行了测试,实验结果验证了所提方法的有效性。
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