遗传算法gep回归预测 matlab代码

以下是使用遗传算法(GEP)进行回归预测的MATLAB代码示例：

% 定义函数表达式
func = 'x^3 + 2*x^2 - x + 3';

% 定义GEP参数
pop_size = 50; % 种群大小
max_gen = 100; % 最大迭代次数
head_length = 5; % 基因头长度
tail_length = 4; % 基因尾长度
mut_rate = 0.01; % 变异率
cross_rate = 0.8; % 交叉率
sel_rate = 0.2; % 选择率
elitism = true; % 是否保留最优个体

% 设置搜索范围
x_min = -10;
x_max = 10;

% 生成数据
x = linspace(x_min, x_max, 100);
y = eval(func);

% 初始化种群
pop = gep_init(pop_size, head_length, tail_length);

% 迭代搜索
for i = 1:max_gen
    % 计算个体适应度
    fit = gep_fit(pop, func, x, y);
    
    % 选择操作
    pop = gep_sel(pop, fit, sel_rate, elitism);
    
    % 变异操作
    pop = gep_mut(pop, mut_rate, head_length, tail_length);
    
    % 交叉操作
    pop = gep_cross(pop, cross_rate, head_length, tail_length);
end

% 计算最优个体表达式
[best_fit, best_idx] = min(fit);
best_ind = pop(best_idx);
best_expr = gep_decode(best_ind, head_length, tail_length);

% 绘制拟合曲线
y_pred = eval(best_expr);
plot(x, y, 'b', x, y_pred, 'r');
legend('Ground Truth', 'Prediction');
xlabel('x');
ylabel('y');
title('GEP Regression');

其中，`gep_init`、`gep_fit`、`gep_sel`、`gep_mut`、`gep_cross`、`gep_decode`等函数是GEP算法的核心操作函数，需要自行实现。另外，需要根据具体问题设置适当的参数，并对算法进行调参。