20、自动化设计分类算法的研究与应用

自动化设计分类算法的研究与应用

在当今的科技发展中，自动化设计在机器学习和搜索算法领域正发挥着越来越重要的作用。本文将深入探讨自动化设计分类算法的相关内容，包括遗传算法和语法进化在自动化设计中的应用，以及实验结果和未来研究方向。

遗传算法与语法进化在自动化设计中的应用

在自动化设计分类算法中，遗传算法（autoGA）和语法进化（autoGE）是两种重要的方法。

遗传算法（autoGA）

• 初始种群生成 ：每个染色体由13个基因组成，每个基因代表一个设计决策，如分类器类型、种群大小、初始树深度等。每个基因从对应设计决策的有效选项范围中随机选择。
  | 基因编号 | 设计决策 |
  | ---- | ---- |
  | 0 | 分类器类型 |
  | 1 | 种群大小 |
  | 2 | 初始种群生成方法 |
  | 3 | 初始树深度 |
  | 4 | 最大后代深度 |
  | 5 | 选择方法 |
  | 6 | 锦标赛大小 |
  | 7 | 遗传算子率 |
  | 8 | 变异类型 |
  | 9 | 最大变异深度 |
  | 10 | 控制流 |
  | 11 | 算子组合 |
  | 12 | 适应度函数 |
  | 13 | 代数 |
• 适应度评估 ：每个染色体通过应用遗传编程算法与设计决策选项进行分类评估。分为训练阶段和测试阶段，训练阶段进行三十次遗传编程算法运行以产生分类器，测试阶段将最佳分类器应用于测试集，分类器在测试集上的准确性