嵌入维度$m$和时间延迟$\tau$的选择对结果有显著影响,需要谨慎选择这两个参数。 数据长度:GP算法要求有足够长的时间序列数据来获得可靠的估计。 线性区间的选择:选择对数-对数图中线性关系显著的区间进行线性拟合是关键。 通过这些步骤,GP算法能够提供时间序列数据中系统动态行为的分形特性的有效估计,...
Context.get("y")returnnp.square(x)+np.square(y)# 定义搜索配置config={"goal":"min","trial_iter":500,"method":"bo-gp","domain_spaces":{"sphere":{"hyper_parameters":[{"name":"x","range":[-10,10],"type":"FLOAT"},{"name":"y","range":[-10,10],"type":"FLOAT"...
其他的进化算法(如GA)是将的单个结构(参数)定义为一个串(二进制串或实数串),但GP是将计算机程序以树结构表示,从而进行处理,每个染色体代表一个程序(树结构)。此外,其他进化算法的个体结构都是固定长度的,但通过GP进化的程序在大小、形状和复杂度上都是不同的。 GP可以看做是遗传算法GA在执行程序进化时的特例,...
GP算法提出了一种全新的结构描述方法，其实质是用广义的算法提出了一种全新的结构描述方法，算法提出了一种全新的结构描述方法层次化计算机程序描述问题。层次化计算机程序描述问题。这种广义的计算机程序能根据环境状况动态改变其结构和大小，环境状况动态改变其结构和大小，在工程中具有广泛的代表性，因为很多工程问题可以...
Genetic Programming(GP)算法, 常被 称为遗传规划、遗传编程或遗传程序设计 ,是一种基于种群的进化计算算法,模拟自然界生物进化过程及达尔文“物竞天择,适者生存”原则自动生成解决实际问题的计算机程序 (模型)。 与其他进化计算算法不同的是,GP算法的个体编码方式为计算机程...
1.1遗传规划算法在材料力学中的应用 遗传规划(GeneticProgramming,GP)是一种基于自然选择和遗传学原理的 优化算法,它在材料力学领域中的应用主要集中在结构优化、材料性能预测以 及复杂系统建模等方面。GP能够处理高维度、非线性以及多目标优化问题,这 使得它在解决材料力学中遇到的复杂优化问题时展现出独特的优势。
单个通道的关联维数计算流程遵循GP算法，通过Matlab代码实现。选择第一个导数为0的点作为最终维数，对比仿真与真实数据曲线走势进行验证。思考 1 关联维数定义：关联维数的大小表示动力系统维度，若一维，意味着仅有一个状态变量x，状态变化仅由x自身引起。通过时间序列分析判断系统维度，若存在不同x值对应...
tpg算法是一个使用模块涌现和复用机制的遗传编程(GP)算法,该算法在一些强化学习问题上有着不错的表现,本文给出该算法的项目地址。 tpg算法的C++实现代码大概有1万的逻辑代码,如果这个比例换做使用python的话估计会有一定的减少,但是由于是逻辑代码,因此即使使用python代码重构的话代码量也不会有太明显的下降,同时由于...
gp.fit(X, y) 预测和可视化 现在,我们可以使用训练好的高斯过程回归模型来预测销售额,并将结果可视化。 importmatplotlib.pyplotasplt # 生成一组测试数据 X_test = np.linspace(1,30,100).reshape(-1,1) # 预测销售额 y_pred, sigma = gp.predict(X_test, return_std=True) ...