一种基于符号回归的离线数据驱动优化方法及装置

本发明公开了一种基于符号回归的离线数据驱动优化方法及装置，属于数据驱动优化技术领域。其中方法包括：获取历史数据；根据所述历史数据生成多个历史数据的数据子集；根据多个所述数据子集构建多个符号回归模型；根据多个所述数据子集评估所述符号回归模型的预测准确率；根据获得的预测准确率构建带权重的集成模型；根据所述集成模型实现数据驱动的进化优化。本发明基于已有的历史数据，使用基因表达式编程方法来训练符号回归模型，并采用集成方法将多个模型集成并生成集成模型，并采用进化算法作为优化器来获取得到优化问题的最优解。其中，集成的符号回归模型将作为昂贵优化问题中的代理模型来指导优化进化算法的搜索方向。