新的GP算法

资 源 简 介

新的GP算法

详 情 说 明

GP算法（遗传编程算法）是一种模拟自然选择过程的机器学习方法，常用于自动生成优化的程序或模型结构。新的GP算法改进主要体现在三个方面：开箱即用的预设参数配置、更稳定的收敛特性以及更高效的适应度评估机制。

该算法通过引入动态变异率调节机制，在进化初期允许较大幅度的结构变化以探索解空间，随着迭代次数增加逐步缩小变异范围以提高收敛稳定性。适应度函数采用多目标加权策略，平衡模型复杂度与预测准确率，避免过拟合现象。种群初始化阶段采用启发式规则生成多样性更强的初始个体，相比传统随机初始化能更快找到优质解域。

运行流程优化后，算法内存管理效率提升约40%，特别适合处理中等规模的结构化数据建模任务。典型应用场景包括符号回归、特征工程自动化和简单预测模型的生成。用户只需准备标准化格式的输入数据，无需繁琐的参数调试即可获得可用结果。