假设有4个自变量1个因变量,用结合遗传算法的符号回归生成能表达这5个标量的数学公式的代码
时间: 2024-09-24 09:04:20 浏览: 7
在使用结合遗传算法(Combined Genetic Algorithm, CGA)进行符号回归时,我们需要一个编码策略来表示可能的数学公式,并通过迭代搜索最优解。以下是一个基于Python的简单示例,使用`pygmo`库(一种高性能的多objective优化库,包括遗传算法)和`sympy`库来完成任务:
```python
import pygmo as pg
import sympy as sp
# 设定自变量和因变量符号
variables = ['x1', 'x2', 'x3', 'x4']
output_variable = 'y'
# 定义符号函数,用于创建公式
def create_function(expression):
return lambda x: sp.lambdify(variables, expression)(x)
# 随机初始化一组公式作为种群
population_size = 100
initial_population = [create_function(sp.randprime(-9, 9, len(variables) + 1)) for _ in range(population_size)]
# 设置CGA参数
problem = pg.problem(pg.nsga2(gen=1, pop_size=population_size))
algorithm = pg.sga(gen=100, pop_size=population_size)
# 创建适应度函数
def fitness(expr):
# 对每个个体,计算其在已知数据上的误差
error = sum((expr(*input_data) - output_data)**2 for input_data, output_data in data)
return error,
# 初始化种群并运行CGA
solution = algorithm.evolve(problem, initial_population, fitness_func=fitness)
# 获取最佳解
best_solution = solution.champion_f[0].f[0].args
best_formula_str = str(best_solution)
print(f"Best formula found: {best_formula_str}")