Combining Subtree and Ripple Crossover in Grammatical Evolution

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F14%3A00219975" target="_blank" >RIV/68407700:21230/14:00219975 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://artax.karlin.mff.cuni.cz/~bajel3am/itat2014/local/106_Zegklitz.pdf" target="_blank" >http://artax.karlin.mff.cuni.cz/~bajel3am/itat2014/local/106_Zegklitz.pdf</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Combining Subtree and Ripple Crossover in Grammatical Evolution

Popis výsledku v původním jazyce

Grammatical Evolution is a genetic programming algorithm utilizing context-free grammars in Backus Naur Form and linear, variable length genomes. This algorithm uses a single-point crossover operator, also termed ripple crossover for its effects on the evolved programs' parse trees. Recent study analyzed and compared the ripple crossover with a more traditional subtree crossover. Its results suggest that using subtree crossover, the algorithm converges faster but gets stuck in a local optimum, while using the ripple crossover the convergence is slower but better solutions are eventually found. The goal of this paper is to test the hypothesis that an algorithm which uses the subtree crossover in the initial phases, and switches to the ripple crossover in later phases, can take the best of both worlds: faster convergence in the beginning and better solutions found in the end.

Název v anglickém jazyce

Combining Subtree and Ripple Crossover in Grammatical Evolution

Popis výsledku anglicky

Grammatical Evolution is a genetic programming algorithm utilizing context-free grammars in Backus Naur Form and linear, variable length genomes. This algorithm uses a single-point crossover operator, also termed ripple crossover for its effects on the evolved programs' parse trees. Recent study analyzed and compared the ripple crossover with a more traditional subtree crossover. Its results suggest that using subtree crossover, the algorithm converges faster but gets stuck in a local optimum, while using the ripple crossover the convergence is slower but better solutions are eventually found. The goal of this paper is to test the hypothesis that an algorithm which uses the subtree crossover in the initial phases, and switches to the ripple crossover in later phases, can take the best of both worlds: faster convergence in the beginning and better solutions found in the end.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

JC - Počítačový hardware a software

OECD FORD obor

—

Projekt

—

Návaznosti

S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2014

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Proceedings of the 14th conference ITAT 2014 ? Workshops and Posters

ISBN

978-80-87136-19-5

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

6

Strana od-do

106-111

Název nakladatele

Institute of Computer Science AS CR

Místo vydání

Praha

Místo konání akce

Demänovská Dolina

Datum konání akce

25. 9. 2014

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—