Приближенная функция с генетическим алгоритмом

Question

Есть ли в python модули для аппроксимации заданной функции (a) генетическим алгоритмом для получения функции (b), которая выдает одинаковые или похожие выходные данные с одинаковыми входными данными? Почему приблизительный? Работа функции (а) не известна. Таким образом, в основном алгоритм должен сводить к минимуму отклонение от значений выборки, создаваемых функцией (a) и мутирующей функцией (b). Есть идеи?

Пример:

1.Iteration:
f(a):  0 -> 5, 1 -> 3, 2 -> 7
f(bi): 0 -> 4, 1 -> 6, 2 -> 3
devi:       1       3       4
sum(devi):  8
...
f(bn): 0 -> 3, 1 -> 2, 2 -> 1
devn:       2       1       4
sum(devn):  7   ------------> 'fitter function - use for mutation'

mutate f(b):

2.Iteration:
f(a):  0 -> 5, 1 -> 3, 2 -> 7, ...
f(bi): 0 -> 5, 1 -> 6, 2 -> 3, ...
devi:       0       3       4
...

Answer 1

То, что вы ищете, называется Экстраполяция .

Существует множество алгоритмов, которые делают это, и они просто математические, поэтому их легко реализовать.

Если вы хотите создать функцию, которая будет имитировать первую с тем же диапазоном ввода, вы можете использовать Интерполяция , которая примерно такая же, но с большей точностью из-за ограниченного диапазона.