基于MATLAB的遗传规划算法符号回归系统

资 源 简 介

该项目在MATLAB中实现了遗传规划算法，用于自动发现和优化数学函数模型。系统通过模拟进化过程（选择、交叉、变异），从初始种群演化出最优函数表达式，支持数值拟合、符号回归与函数逼近，适用于数据驱动建模场景。

详 情 说 明

基于遗传规划算法的符号回归与函数发现系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的遗传规划（Genetic Programming, GP）算法系统，用于自动发现和优化数学函数模型。系统通过模拟生物进化过程（包括选择、交叉、变异等操作），从初始函数种群中演化出能够最佳拟合给定数据的最优函数表达式。该系统特别适用于数值拟合、符号回归、函数近似等需要从数据中自动发现潜在数学关系的研究场景。

功能特性

• 核心算法实现：完整实现了遗传规划算法流程，包括种群初始化、适应度评估、选择、交叉和变异等操作
• 树结构表示法：采用树形结构直观表示数学表达式，支持复杂函数关系的演化
• 灵活的函数集配置：支持基本算术运算符（+、-、*、/）和常用数学函数（sin、cos、exp等）
• 多维度评估体系：提供决定系数、均方误差等多种拟合质量评估指标
• 可视化分析：支持最优函数树形结构可视化展示和演化过程统计分析
• 预测能力：具备在测试数据集上进行预测和效果评估的功能

使用方法

输入配置

1. 训练数据集：准备包含自变量和因变量的数值矩阵（N×M维）
2. 终止条件：设置最大迭代次数、适应度阈值或时间限制
3. 函数集：选择需要用到的基本运算符号和数学函数
4. 终端集：定义变量和常数集合
5. GP参数：配置种群大小、交叉概率、变异概率等算法参数

输出结果

• 以符号形式呈现的最佳拟合函数表达式
• 各代最优适应度、平均适应度等演化过程统计信息
• 决定系数、均方误差等拟合质量评估指标
• 最优函数的树形结构可视化图形
• 测试数据集上的预测效果分析

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 推荐内存：4GB以上
• 所需工具箱：基本MATLAB环境即可运行，无需特殊工具箱

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，主要包括遗传规划算法的完整流程控制、种群初始化与进化管理、适应度评估与选择机制、遗传操作（交叉与变异）的实现、结果分析与可视化输出等功能。该文件作为系统的主要执行入口，协调各个算法模块协同工作，确保符号回归任务的顺利执行与结果输出。