Fakulta informačních technologií VUT v Brně

Detail publikace

Adaptive Fitness Predictors in Coevolutionary Cartesian Genetic Programming

DRAHOŠOVÁ Michaela, SEKANINA Lukáš a WIGLASZ Michal. Adaptive Fitness Predictors in Coevolutionary Cartesian Genetic Programming. Evolutionary Computation, roč. 27, č. 3, s. 497-523. ISSN 1063-6560.
Název česky
Adaptivní prediktory fitness v koevolučním kartézském genetickém programování
Typ
článek v časopise
Jazyk
angličtina
Autoři
Abstrakt
V genetickém programování (GP) jsou často počítačové programy ko-evolvovány s podmnožinami trénovacích data, které se nazývají prediktory fitness. Pro maximalizaci výkonnosti GP je důležité najít co nejlepší parametry koevoluce, zejména velikost prediktoru fitness. To je však velmi časově náročný proces, protože velikost prediktoru fitness závisí na dané aplikaci a je třeba provést mnoho experimentů k nalezení vhodného prediktoru. Článek představuje novou metodu, která automatizovaně adaptuje prediktor a jeho velikost pro daný problém, což redukuje nejen dobu evolučního běhu, ale i dobu potřebnou pro ladění evolučního algoritmu. Metoda byla implementována pro kartézské genetické programování (CGP) a vyhodnocena pomocí pěti úloh symbolické regrese a při návrhu tří typů obrazových filtrů. V porovnání se třemi různými implementacemi CGP navržená metoda vedla ke snížení doby evoluce při zachování kvality dosažených výsledků.
Rok
2019
Strany
497-523
Časopis
Evolutionary Computation, roč. 27, č. 3, ISSN 1063-6560
Vydavatel
MIT Press
DOI
BibTeX
@ARTICLE{FITPUB11206,
   author = "Michaela Draho\v{s}ov\'{a} and Luk\'{a}\v{s} Sekanina and Michal Wiglasz",
   title = "Adaptive Fitness Predictors in Coevolutionary Cartesian Genetic Programming",
   pages = "497--523",
   journal = "Evolutionary Computation",
   volume = 27,
   number = 3,
   year = 2019,
   ISSN = "1063-6560",
   doi = "10.1162/evco\_a\_00229",
   language = "english",
   url = "https://www.fit.vut.cz/research/publication/11206"
}
Soubory
Nahoru