Генетический алгоритм решения задачи построения оптимальной регрессионной модели как задачи дискретной оптимизации

Abstract

Розглянуто задачу побудови оптимальної регресійної моделі складної системи, що характеризується m вхідними (незалежними) змінними і однією вихідною (залежною) змінною, які мають стохастичний характер. Задача полягає у виборі з усієї множини незалежних змінних такої підмножини, що оптимізує заданий функціонал якості моделі. Запропоновано методи розв’язання цієї задачі дискретної оптимізації як задачі пошуку найкоротшого шляху на спеціальному графі. Основну увагу приділено застосуванню ідей генетичного алгоритму евристичного пошуку оптимуму в цій задачі.

A task of construction of optimum regressive model of a complex system being characterized by m input (independent) variables and one output (dependent) variable having stochastic character is considered. The task consists in the choice from the set of independent variables of such a subset which optimizes a given functional of model quality. Methods are suggested for solving this task of discrete optimization as a task of search of the shortest path on a special graph. Main attention is focused on application of ideas of genetic algorithm of heuristic search of optimum in this problem.