Adaptive Evolution Strategy for Symbolic Regression

符号回归 遗传程序设计 计算机科学 回归 遗传算法 回归分析 人工智能 集合(抽象数据类型) 进化计算 进化算法 机器学习 数学优化 数学 统计 程序设计语言
作者
Sunisa Rimcharoen,Nutthanon Leelathakul
标识
DOI:10.1109/ccet59170.2023.10335139
摘要

This paper presents an adaptive evolutionary strategy that combines a genetic algorithm with an evolution strategy to solve symbolic regression problems. Symbolic regression aims to determine a regression model. Although genetic programming has been widely used to solve this problem in the past, it has to choose coefficients from a set of randomly selected constants, which prohibits gradual searching towards optimal or near optimal coefficients. To address this limitation, the proposed technique leverages the strengths of an evolution strategy in evolving coefficients and a genetic algorithm in evolving the rest of functional forms. In each learning step, the evolution strategy gradually adjusts the values of coefficients based on fitness values. Experimental results on symbolic regression problems demonstrate that the proposed technique outperforms traditional genetic programming, with statistically significant improvement demonstrated through a hypothesis test. With 95% confidence, the latter incurs the average error 1.81 times that of our proposed method.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
Jasper应助有点儿小库采纳,获得10
刚刚
chx发布了新的文献求助10
1秒前
要吃虾饺发布了新的文献求助10
1秒前
热心市民小红花应助至幸采纳,获得10
2秒前
2秒前
沉静的元容完成签到,获得积分10
4秒前
5秒前
luiii给luiii的求助进行了留言
5秒前
gcl发布了新的文献求助20
5秒前
要吃虾饺完成签到,获得积分10
8秒前
LinHan完成签到,获得积分10
9秒前
10秒前
Jiangnj完成签到,获得积分20
10秒前
可靠觅珍应助HIT_C采纳,获得30
12秒前
12秒前
Diego完成签到,获得积分10
13秒前
16秒前
18秒前
19秒前
20秒前
CipherSage应助chai采纳,获得10
20秒前
三百一十四完成签到 ,获得积分10
21秒前
wahhhlt完成签到,获得积分10
22秒前
小学僧完成签到,获得积分10
23秒前
23秒前
小二郎应助孙成成采纳,获得10
25秒前
咸鱼完成签到,获得积分20
26秒前
27秒前
27秒前
科目三应助清爽胡萝卜采纳,获得10
27秒前
苟小兵完成签到,获得积分10
28秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
29秒前
29秒前
30秒前
orixero应助淡淡向日葵采纳,获得10
31秒前
32秒前
XZY发布了新的文献求助10
32秒前
触摸涨停板完成签到,获得积分0
33秒前
留无影发布了新的文献求助10
33秒前
34秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 700
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3975610
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3519986
关于积分的说明 11200337
捐赠科研通 3256337
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1798246
邀请新用户注册赠送积分活动 877446
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 806357