遗传算法编程 遗传算法编程实验报告

本文目录一览：

• 1、在matlab中用遗传算法求解y=20+x1.^2+x2.^2-10*(cos(3*pi*x1)+cos(p...
• 2、决策树算法
• 3、笛卡尔遗传编程(CGP)和线性遗传编程(LGP)

在matlab中用遗传算法求解y=20+x1.^2+x2.^2-10*(cos(3*pi*x1)+cos(p...

28553(当x为8562时，f（x）取最大值28553)注：遗传算法一般用来取得近似最优解，而不是最优解。

利用plot()绘制两条颜色不同、线型不同的曲线，y1和y2有几个交点。x=0：pi/100：4*pi；y1=sin(x)；y2=cos(x)；plot(x，y1，g--，x，y2，b)取y1，y2相等点的坐标，并将两条曲线相等的点表示为y3。x1=x(k)；y3=sin(x1)；将y3与前面的y1，y2合并得到两条曲线相交的点。

fzero(x - (cos(x))^2， 1)； % 求x = cos^2(x)在1附近的根插值与拟合Matlab提供了多种插值和拟合方法，包括线性插值、样条插值、最近邻插值和多项式拟合。

y=b1+b2*x+b3*x^2+b4*x^3+b5*x^4；所以上述函数可以用matlab的regress（）多元线性回归分析函数来拟合。

启动MATLAB，新建脚本（Ctrl+N），输入以下代码：close all； clear all； clc%---the first method for drawing pentagram---%n=[1：2：11]；x=sin(0.4*n*pi)；y=cos(0.4*n*pi)。保存和运行上述脚本，figure(1)绘制的五角星图形如下。figure(2)绘制的五角星图形如下。

执行下列代码，即可得到y和y的函数表达式。

决策树算法

总结ID3算法通过信息增益选择最优分裂属性，适合处理离散属性。剪枝技术可缓解过拟合，预剪枝效率高，后剪枝精度高。C5和CART分别通过增益率和基尼系数改进ID3的不足，CART因实现简单且支持连续属性，成为当前主流算法（如sklearn中的决策树实现）。

决策树算法是一种逼近离散函数值的分类方法，通过对一系列问题进行“是/否”的推导，最终实现决策，可形象地解决选择问题，堪称解决“选择困难症”的良药。

决策树（Decision Tree）是一种直观且易于理解的机器学习算法，它通过一系列基于数据特征的判断规则来对数据进行分类或回归预测。以下是对决策树算法的通俗理解：决策树的基本原理决策树算法的核心思想是将原始问题不断递归地细分为子问题，直到子问题可以直接获得答案为止。

决策树是一种基于树形结构的监督学习算法，主要用于分类任务（回归任务则使用回归树），其核心是通过递归二分法构建模型，模拟人类“如果-否则”的决策逻辑，最终输出可解释性强的分类或预测结果。

根节点（Root Node）：决策树的起始节点，代表整个数据集的初始划分依据，属于决策树的必要组成部分。内部节点（Internal Node）：除根节点和叶节点外的中间节点，每个内部节点对应一个属性测试条件，用于进一步划分数据，是决策树的核心结构之一。

常用算法：常用的决策树算法包括CLS算法、ID3算法、C5算法、CART算法和FR算法等。

笛卡尔遗传编程(CGP)和线性遗传编程(LGP)

1、笛卡尔遗传编程（CGP）和线性遗传编程（LGP）是遗传编程（GP）的两种独特类型。CGP，也被称为图类型的GP，其核心是基于输入计算输出的计算机程序。

2、吴翾在进化计算领域也有显著贡献。他的一篇论文被进化计算领域顶级期刊IEEE Transactions on Evolutionary Computation (TEVC)录用。该论文研究了在有限计算资源下使用高效笛卡尔遗传编程进行文本分类的神经架构搜索，这进一步证明了他在该领域的专业素养和创新能力。

3、Gplearn是一个Python库，基于遗传编程原理，用于机器学习。遗传编程通过模拟自然选择过程，包括选择、交叉和变异等操作，对候选解决方案进行搜索，以寻找问题的最优解。Gplearn适用于寻找复杂非线性关系的决策树和多项式方程替代模型。它在难以用传统机器学习算法建模的场景中特别有用。