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我目前正在使用RGP作为遗传编程库。如果有人对另一个库有想法（更好的文档，更积极的开发等），我想听听你的建议。

问题相当简单：给定 R 中具有 n 个参数的函数，我如何使用遗传编程找到全局最小值。我尝试修改其中一个示例程序，但似乎这个示例使用了线性回归，我认为这不适合我的情况。

有人有我可以使用的示例代码吗？

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我可以推荐使用HeuristicLab。实现了一些算法：遗传算法、进化策略、模拟退火、粒子群优化等，如果您正在研究实值函数的最小化，这些可能会很有趣。该软件用 C# 实现并在 Windows 上运行。它提供了一个 GUI，您可以在其中优化几个提供的测试功能（Rosenbrock、Schaffer、Ackley 等）。还有一个非常好的遗传编程 (GP) 实现，但从我的印象来看，你不需要 GP。在遗传编程中，您可以根据未知函数的输出数据进化出一个函数。我认为在你的情况下，函数是已知的，你需要找到那些最小化函数输出的参数。

该软件的最新主要版本于 2010 年向公众发布，此后在几个次要版本中得到了进一步开发。我们现在每年大约发布两次。有一个 google 小组，您可以在其中寻求帮助，该小组越来越活跃，并且有一些视频教程展示了该功能。观看 youtube 上的导览视频，不到 3 分钟即可概述这些功能。围绕着 Affenzeller 教授（元启发式研究领域的研究员）的研究小组开发了这个软件，并位于奥地利。我也是这个组的一员。

查看howtos如何在 GUI 中实现您的功能，或者，如果您了解 C#，如何将您的问题实现为插件。

于 2012-06-10T11:03:45.110 回答
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您可以使用遗传算法而不是 GP 来找到具有 n 个变量的函数的最小值。

基本上你要做的是：

  • 分配初始值
  • 生成 n 个染色体的初始种群
  • 虽然（真）
    • 评估每个染色体的适应度 f(x, y)
      • 如果我们达到 f(x, y) 的满意解 → 退出循环
    • 创建选择方案（比赛选择）
    • 选择染色体（选择）：
      • 精英主义
      • 交叉
    • 创建突变
    • 改变重复的染色体
    • 替换原来的染色体群体
  • 结束而
于 2012-08-17T09:11:16.230 回答