🧬 用Golang实现的GEP（Gene Expression Programming，基因表达式编程）算法
GEP(Gene Expression Programming，基因表达式编程) —— 通过人工智能建立的数学模型。这是一种新的进化算法，它可以进化诸如数学表达式、神经网络、决策树、多项式构建、逻辑表达式等多种形态的计算机程序。在过去的科研成果中，该技术已被用于公式发现、函数挖掘、关联规则挖掘、因子分解、太阳黑子预测，并且取得了令人满意的效果。
csv数据集文件格式请按照:
1.每行为一组数据，每个样本值之间使用逗号进行分隔，每组样本数据之间使用换行符进行分隔。
2.每组样本数据的最后一个样本值为实际样本结果。
3.请将目标csv文件放置于主程序根目录下，并在运行参数里配置CsvFileName为目标csv文件名(不带文件名后缀)。
请在 ./gep/global.go文件中配置。
CsvFileName - csv数据文件名称(请放置于根目录下)
ViewStyle - 控制台输出方式(Detailed - 详细,Simple - 简略,Simplest - 最简略)
Chart - 图表开关
ChartPort - 图表展示端口号
ChartInterval - 图表记录跨度(0 - 每次变异触发记录)
MaxGenerations - 最高运行代数(0 - 不限制)
HeadLength - 头部长度
PopulationsSize - 基因产生个数
SelectRang - 选择范围
Precision - 选择精度
NumOfGenes - 每条染色体含有基因数
LinkFun - 连接函数('+', '-', '*', '/')
FunSet - 函数集{'+', '-', '*', '/'}
TermSet - 终点集(默认根据数据集自动生成)
DcMutationRate - 直接变异率
OnePointRecombinationRate - 单点重组率
TwoPointRecombinationRate - 双点重组率
RecombinationRate - 基因重组率
ISTranspositionRate - 插入转座率
ISElementsLength - 插入转座元素长度
RISTranspositionRate - 根转座率
RISElementsLength - 根转座元素长度
GeneTranspositionRate - 基因转座概率
MaxFactorNum - 最大操作数(默认根据函数集自动生成)
TailLength - 基因尾部长度(默认根据头部长度自动生成)
GeneLength - 基因长度(默认根据头部长度自动生成)
ResultRang - 选择结果<修改无效>(默认根据选择范围、数据集数据个数、选择精度自动生成)
DynamicDcMutation - 自适应变异开关
DynamicDcMutationRate - 自适应变异率基数
EliteNum - 精英策略个数
NonEliteNum - 不变异精英策略个数
TurnNum = 转盘赌个数(默认根据EliteNum、NonEliteNum自动生成)
1. 设置运行参数 Chart = Open ,根据情况调整 ChartPort、ChartInterval 。
2. 程序找到最优解后通过浏览器进入 http://localhost:ChartPort/
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