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MATLAB遗传规划函数建模与优化系统
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资 源 简 介
本MATLAB项目利用遗传规划算法，通过模拟进化过程自动搜索最优数学函数模型，从输入输出数据中挖掘隐式数学关系，支持多种函数基元，适用于数据驱动建模与优化任务。
详 情 说 明
基于遗传规划的自动化函数建模与优化系统
项目介绍
本项目实现了一种基于遗传规划算法的自动化函数建模与优化系统。系统通过模拟生物进化过程，能够自动搜索和构建最优数学函数模型。它能够处理给定的输入输出数据对，自动发现隐藏在数据背后的数学关系，生成符合数据规律的最优函数表达式。该系统支持多种函数基元组合，可广泛应用于符号回归、函数逼近和数学模型发现等领域。
功能特性
- 智能函数发现：利用遗传规划算法自动挖掘数据中潜在的数学关系
- 多样化函数基元：支持基本运算符（+、-、×、÷）、数学函数（sin、cos、exp、log等）和终止符（变量、常量）
- 可配置参数：提供种群大小、进化代数、交叉概率、变异概率等超参数灵活设置
- 多维度输出：生成最优函数表达式、拟合精度评估、进化过程分析和函数结构可视化
- 性能评估完善：提供均方误差、决定系数等多项性能指标评价
使用方法
- 准备输入数据：准备包含自变量和因变量的数值矩阵（N×M维，N为样本数，M为特征数）
- 配置函数基元：定义所需的函数基元集合，包括运算符和数学函数
- 设置算法参数：根据问题复杂度配置种群大小、进化代数等超参数
- 运行系统：执行主程序开始自动函数建模过程
- 分析结果：查看生成的最优函数表达式、性能指标和可视化结果
系统要求
- MATLAB R2018b或更高版本
- 需要安装基本的MATLAB工具箱
- 推荐内存4GB以上，对于复杂问题建议8GB以上内存
- 支持Windows、Linux和macOS操作系统
文件说明
主程序文件作为系统的核心入口，整合了遗传规划算法的完整流程，主要实现了种群初始化、适应度评估、选择操作、交叉变异等遗传操作，以及结果分析和可视化功能。该文件负责协调各个模块的工作流程，完成从数据输入到最终函数模型输出的全过程处理，并生成相应的性能评估报告和图形化展示结果。
