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time-series - 在遗传算法中改变符号表达式树的最佳方法

问题描述

我在 python 中为时间序列预测创建了一个 GA。假设我有一个大的符号表达式树，如下所示：

['avg', ['diff', 'x', ['avg', 'pi', 24.90887042555513]], ['sqrt', ['max', ['mul', ['diff', 53.79502493321837, ' e'], ['mul', 0.5144978394070354, 46.36225530228578]], 44.34745373778043], ['sqrt', ['diff', ['avg', 20.424103573006004, 67.68047383230076], ['div', 35.70761733351755, 76.63350676737794]], 6.6143363501814605 ]]]

什么是随机变异的好方法？

1) 我应该只专门改变一个随机节点吗？或使用概率来决定发生突变的次数、是否发生突变以及何时发生突变？

2）我应该通过添加分支来变异，还是只是一个单独的值（叶节点）

3）我应该如何实施这种机制？通过递归机制？还是以某种方式建立树形索引并随机选择一个要变异的巢？

提前致谢

标签： time-seriesregressiongenetic-algorithmsymbolic-mathgenetic-programming

解决方案

在进化算法中，重要的是通过重复变异，您可以将每个表达式树转换为任何其他表达式树。

在您的情况下，您需要执行以下 4 件事：

  1. 将所有数字更改为某个随机量。
  2. 单独查看每个数字并以很小的机会更改它x或用新的随机表达式替换它（最好只有深度 1 以防止表达式变得庞大）。
  3. 查看所有变量并以很小的机会将其更改为随机数或新的随机表达式（最好再次深度为 1）。
  4. 随机删除一些表达式。

1、2、3只改变叶子，不需要你建树，但可以通过线性遍历字符串来实现。

通过一些简化 4. 也可以在不创建树的情况下实现：

除了删除随机表达式之外，仅删除仅包含数字（如['mul', 4, 5]）的表达式就足够了，因为与进程 1、2、3 一起，表达式树仍然可以转换为其他所有可能的树。删除仅包含数字的表达式非常容易，因为您只需计算表达式：['mul', 4, 5]= 4*5= 20。

此修改版本的另一个优点是您不会更改输出，而只会更改树的结构。

但要小心，不要替换所有只包含数字的表达式。为未来的突变提供更深的结构可能很有用。

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