如何让计算机学习具有已知因变量的方程?

人工智能 机器学习
2021-11-02 23:23:56

我正在尝试为坎巴拉太空计划设计一个轨道交会计划。我正在关注什么时候发射我的宇宙飞船,这样我就可以到达目标的大致附近。如果我可以控制上升剖面,剩下的因变量是船的 twr 和目标的高度。我想尝试计算机学习解决方案。

根据一些 twr 来制定学习启动时间的问题的最佳方法是什么?

如何根据我的加速能力制定算法来计算发射时间到高度的一般方程?这可以归类为什么类型的学习问题?有哪些方法可以解决已知因变量的问题?

这可能是一个显而易见的问题,我有点期待答案是回归?但这似乎是一个足够普遍的问题,可以确保通过这类问题在计算机学习中站稳脚跟,这似乎很多。

1个回答

您可能想尝试符号回归这是一种机器学习方法,它试图生成一个最适合一组示例的任意形式的方程。我以前在与希望根据已知数值常数和特定变量建立方程的物理学家合作时使用过它,但没想到方程是线性的或我们有标准回归模型的其他形状之一。

符号回归经常(通常?)使用遗传编程进行底层优化。一个不错的工具是Eureka它曾经是免费的,但我认为他们现在想要付款。你也可以通过任何基因编程工具包自己做,只需一点诀窍。