Detail publikace

Graph-based Genetic Programming

KALKREUTH Roman, DAL Piccol Sotto Léo Françoso a VAŠÍČEK Zdeněk. Graph-based Genetic Programming. In: GECCO 2022 Companion - Proceedings of the 2022 Genetic and Evolutionary Computation Conference. Boston: Association for Computing Machinery, 2022, s. 958-982. ISBN 978-1-4503-9268-6.
Název česky
Varianty genetického programování využívající grafové reprezentace
Typ
článek ve sborníku konference
Jazyk
angličtina
Autoři
Kalkreuth Roman, MSc. (TUDO)
Dal Piccol Sotto Léo Françoso (FRAUNHOFER)
Vašíček Zdeněk, doc. Ing., Ph.D. (UPSY FIT VUT)
Abstrakt


Klasickým způsobem reprezentace programů v genetickém programování (GP) je strom výrazů, nicméně v průběhu let byly navrženy různé varianty GP s alternativními reprezentacemi. Jednou z takových reprezentací je orientovaný acyklický graf (Directed Acyclic Graph - DAG), který byl adoptován metodami jako kartézské genetické programování (Cartesian Genetic Programming - CGP), lineární genetické programování (Linear Genetic Programming - LGP), paralelní distribuované genetické programování (Parallel Distributed Genetic Programming - PDGP) a nebo metodou tzv. grafového programování (Evolving Graphs by Graph Programming - EGGP). Cílem tohoto tutoriálu je podívat se na tyto metody z jednotného pohledu jako na GP založené na grafech, představit jejich historické pozadí, reprezentační vlastnosti, operátory, aplikace a dostupné implementace.

Rok
2022
Strany
958-982
Sborník
GECCO 2022 Companion - Proceedings of the 2022 Genetic and Evolutionary Computation Conference
Konference
Genetic and Evolutionary Computations Conference 2022, Boston, US
ISBN
978-1-4503-9268-6
Vydavatel
Association for Computing Machinery
Místo
Boston, US
DOI
10.1145/3520304.3533657
EID Scopus
2-s2.0-85136810641
BibTeX 
@INPROCEEDINGS{FITPUB12797,
   author = "Roman Kalkreuth and Fran\c{c}oso L\'{e}o Sotto Piccol Dal and Zden\v{e}k Va\v{s}\'{i}\v{c}ek",
   title = "Graph-based Genetic Programming",
   pages = "958--982",
   booktitle = "GECCO 2022 Companion - Proceedings of the 2022 Genetic and Evolutionary Computation Conference",
   year = 2022,
   location = "Boston, US",
   publisher = "Association for Computing Machinery",
   ISBN = "978-1-4503-9268-6",
   doi = "10.1145/3520304.3533657",
   language = "english",
   url = "https://www.fit.vut.cz/research/publication/12797"
}
Nahoru