МЕТОД БИНАРНОГО ГЕНЕТИЧЕСКОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ ДЛЯ ПОИСКА МАТЕМАТИЧЕСКОГО ВЫРАЖЕНИЯ

В известных методах символьной регрессии, которые производят поиск решения с помощью генетического алгоритма, существует проблема выполнения операции скрещивания. Все методы либо выполняют скрещивание в определенных точках, как метод генетического программирования, либо корректируют после скрещивания, либо используют избыточные элементы кода. В данной работе представлен новый метод символьной регрессии, основанный на бинарном дереве вычислений. Метод не имеет проблем с операцией скрещивания, включает небольшое количество избыточных элементов кода, но позволяет осуществлять поиск математических выражений, состоящих из функций только с одним или двумя аргументами.

METHOD OF BINARY ANALYTIC PROGRAMMING TO LOOK FOR OPTIMAL MATHEMATICAL EXPRESSION

In the known methods of symbolical regression by search of the solution with the help of a genetic algorithm, there is a problem of crossover. Genetic programming performs a crossover only in certainpoints. Grammatical evolution often corrects a code after a crossover. Other methods of symbolical regression use excess elements in a code for elimination of this shortcoming. The work presents a new method of symbolic regression on base of binary computing trees. The method has no problems with a crossover. Method use a coding in the form of a set of integer numbers like analytic programming. The work describes the new method and some examples of codding for mathematical expressions.