解决符号回归中的结构冗余问题，让等价表达式只保留一种表示。
Instruction Set and Language for Symbolic Regression
- 用双层字母表将表达式图编码为字符串
- 生成可判别等价性的唯一标准形式
- 适合做符号回归的搜索优化与算法设计
符号回归（SR）中一个根本但未被充分关注的障碍是结构冗余：每个表达式有向无环图（DAG）存在多种不同的节点编号方式，这些方式都表示同一表达式，却占据搜索空间中不同位置，消耗评估次数却不增加多样性。我们提出IsalSR（Instruction Set and Language for Symbolic Regression），一种表示框架，将表达式DAG编码为紧凑双层字母表上的字符串，并计算出一种剪枝后的标准字符串——即完整的带标签DAG同构不变量——将所有等价表示压缩为单一标准形式。
原文摘要 · Abstract (English)
A fundamental but largely unaddressed obstacle in Symbolic regression (SR) is structural redundancy: every expression DAG with admits many distinct node-numbering schemes that all encode the same expression, each occupying a separate point in the search space and consuming fitness evaluations without adding diversity. We present IsalSR (Instruction Set and Language for Symbolic Regression), a representation framework that encodes expression DAGs as strings over a compact two-tier alphabet and computes a pruned canonical string -- a complete labeled-DAG isomorphism invariant -- that collapses all the equivalent representations into a single canonical form.
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