Využití operátoru křížení v kartézském genetickém programování - Bromnik, Petr (Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií, 2024)
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.
Keywords: kartézské genetické programování; symbolická regrese; evoluční algoritmus; křížení; rekombinace; cartesian genetic programming; symbolic regression; evolutionary algorithm; crossover; recombination