Využití operátoru křížení v kartézském genetickém programování
Loading...
Date
Authors
Bromnik, Petr
ORCID
Advisor
Referee
Mark
C
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Cílem této práce je navrhnout a implementovat dvě nové metody křížení v kartézském genetickém programování (CGP) a porovnat je s existujícím přístupem. CGP je typ evolučního algoritmu využívající acyklické grafy k reprezentaci spustitelných programů. Většina CGP aplikací pracuje výhradně s operátorem mutace, ale snahy o nalezení vhodného operátoru křížení stále pokračují. V této práci jsou dvě nově navržené metody křížení porovnávány na pěti úlohách symbolické regrese oproti standardnímu přístupu 1 + lambda založenému čistě na mutaci. Výsledky experimentů ukázaly, že tyto metody naleznou řešení za podobný počet fitness evaluací jako 1 + lambda, ve dvou případech dokonce významně dříve.
The aim of this paper is to propose and implement two new crossover methods in Cartesian Genetic Programming (CGP) and compare them with existing approaches. CGP is a type of evolutionary algorithm that uses acyclic graphs to represent executable programs. Most CGP applications use the mutation operator only, but the effort to find a suitable crossover operator is still ongoing. In this paper, the two newly proposed crossover methods are compared on five symbolic regression problems against the standard 1 + lambda procedure based purely on mutation. Experimental results show that these methods find solutions in a similar number of fitness evaluations as 1 + lambda and, in two cases, even significantly earlier.
The aim of this paper is to propose and implement two new crossover methods in Cartesian Genetic Programming (CGP) and compare them with existing approaches. CGP is a type of evolutionary algorithm that uses acyclic graphs to represent executable programs. Most CGP applications use the mutation operator only, but the effort to find a suitable crossover operator is still ongoing. In this paper, the two newly proposed crossover methods are compared on five symbolic regression problems against the standard 1 + lambda procedure based purely on mutation. Experimental results show that these methods find solutions in a similar number of fitness evaluations as 1 + lambda and, in two cases, even significantly earlier.
Description
Citation
BROMNIK, P. Využití operátoru křížení v kartézském genetickém programování [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2024.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Informační technologie
Comittee
doc. Ing. Lukáš Burget, Ph.D. (předseda)
Ing. Radek Kočí, Ph.D. (člen)
Ing. Michal Hradiš, Ph.D. (člen)
Ing. Jiří Hynek, Ph.D. (člen)
Ing. Lukáš Kekely, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2024-06-12
Defence
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm C.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení