GoGep

🧬 用Golang实现的GEP（Gene Expression Programming，基因表达式编程）算法

简介

GEP(Gene Expression Programming，基因表达式编程) —— 通过人工智能建立的数学模型。这是一种新的进化算法，它可以进化诸如数学表达式、神经网络、决策树、多项式构建、逻辑表达式等多种形态的计算机程序。在过去的科研成果中，该技术已被用于公式发现、函数挖掘、关联规则挖掘、因子分解、太阳黑子预测，并且取得了令人满意的效果。

📄数据集

- 数据集样例(太阳黑子)

csv数据集文件格式请按照:
   1.每行为一组数据，每个样本值之间使用逗号进行分隔，每组样本数据之间使用换行符进行分隔。
   2.每组样本数据的最后一个样本值为实际样本结果。
   3.请将目标csv文件放置于主程序根目录下，并在运行参数里配置CsvFileName为目标csv文件名(不带文件名后缀)。

📋参数列表

请在 ./gep/global.go文件中配置。

运行参数配置

CsvFileName - csv数据文件名称(请放置于根目录下)

ViewStyle - 控制台输出方式(Detailed - 详细,Simple - 简略,Simplest - 最简略)

Chart - 图表开关

ChartPort - 图表展示端口号

ChartInterval - 图表记录跨度(0 - 每次变异触发记录)

MaxGenerations - 最高运行代数(0 - 不限制)

GEP基本参数配置

HeadLength - 头部长度

PopulationsSize - 基因产生个数

SelectRang - 选择范围

Precision - 选择精度

NumOfGenes - 每条染色体含有基因数

LinkFun - 连接函数('+', '-', '*', '/')

FunSet - 函数集{'+', '-', '*', '/'}

TermSet - 终点集(默认根据数据集自动生成)

DcMutationRate - 直接变异率

OnePointRecombinationRate - 单点重组率

TwoPointRecombinationRate - 双点重组率

RecombinationRate - 基因重组率

ISTranspositionRate - 插入转座率

ISElementsLength - 插入转座元素长度

RISTranspositionRate - 根转座率

RISElementsLength - 根转座元素长度

GeneTranspositionRate - 基因转座概率

MaxFactorNum - 最大操作数(默认根据函数集自动生成)

TailLength - 基因尾部长度(默认根据头部长度自动生成)

GeneLength - 基因长度(默认根据头部长度自动生成)

ResultRang - 选择结果<修改无效>(默认根据选择范围、数据集数据个数、选择精度自动生成)

高阶GEP参数配置

DynamicDcMutation - 自适应变异开关

DynamicDcMutationRate - 自适应变异率基数

EliteNum - 精英策略个数

NonEliteNum - 不变异精英策略个数

TurnNum = 转盘赌个数(默认根据EliteNum、NonEliteNum自动生成)

📈进化图解

 1. 设置运行参数 Chart = Open ,根据情况调整 ChartPort、ChartInterval 。
 2. 程序找到最优解后通过浏览器进入 http://localhost:ChartPort/

⭐️致谢

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