GPU加速树形遗传编程中符号回归的高效常数优化

这篇论文研究了在GPU加速的树形遗传编程中进行符号回归时的常数优化问题。由于传统常数优化每代计算成本高，许多GPU框架要么省略要么限制其使用。作者提出了一种高效方法，使GPU框架能够更可行地纳入常数优化，从而提高符号回归精度。

AI推荐理由 符号回归在自动发现可解释方程方面潜力巨大，但GPU加速框架常因常数优化成本过高而省略该步骤，限制了其实用精度。此方法显著降低了每代的计算开销，使高质量符号回归在GPU上更易用，可帮助从业者更快、更准地从数据中提取物理或工程规律，减少对人工特征工程的依赖。