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Analytic Solutions to Differential Equations under Graph-Based Genetic Programming

机译:基于图的遗传规划下微分方程的解析解

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摘要

Cartesian Genetic Programming (CGP) is applied to solving differential equations (DE). We illustrate that repeated elements in analytic solutions to DE can be exploited under GP. An analysis is carried out of the search space in tree and CGP frameworks, examining the complexity of different DE problems. Experimental results are provided against benchmark ordinary and partial differential equations. A system of ordinary differential equations (SODE) is solved using multiple outputs from a genome. We discuss best heuristics when generating DE solutions through evolutionary search.
机译:笛卡尔遗传规划(CGP)用于求解微分方程(DE)。我们说明了可以在GP下利用DE的解析解决方案中的重复元素。在树和CGP框架中对搜索空间进行了分析,检查了不同DE问题的复杂性。针对基准的常微分方程和偏微分方程提供了实验结果。使用基因组的多个输出来求解常微分方程组(SODE)。通过进化搜索生成DE解决方案时,我们讨论了最佳启发式方法。

著录项

  • 来源
    《Genetic programming》|2010年|p.232-243|共12页
  • 会议地点 Istanbul(TR);Istanbul(TR);Istanbul(TR);Istanbul(TR);Istanbul(TR)
  • 作者单位

    Department of Electronics, University of York;

    School of Computer Science, University of Manchester;

    Department of Electronics, University of York;

  • 会议组织
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 程序设计、软件工程;
  • 关键词

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