Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Matching Subtrees in Genetic Programming Crossover Operator

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21240%2F17%3A00312340" target="_blank" >RIV/68407700:21240/17:00312340 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Matching Subtrees in Genetic Programming Crossover Operator

  • Popis výsledku v původním jazyce

    In this paper we study techniques that should reduce the destructive impact of crossover in genetic programming. The quality of crossover offsprings is often lower than ancestors due to the fact that a small change in individual's genotype tree structure has a great impact to its phenotype. Therefore we propose and test several methods for matching subtrees to find the best possible cutting point for crossover of trees. Our approach utilizes the adaptive probability of operators with the intent to reinforce the well-performing operators. A relation to the semantic genetic programming approach is also investigated. The experimental results show that the average arity based technique performs best from the proposed methods.

  • Název v anglickém jazyce

    Matching Subtrees in Genetic Programming Crossover Operator

  • Popis výsledku anglicky

    In this paper we study techniques that should reduce the destructive impact of crossover in genetic programming. The quality of crossover offsprings is often lower than ancestors due to the fact that a small change in individual's genotype tree structure has a great impact to its phenotype. Therefore we propose and test several methods for matching subtrees to find the best possible cutting point for crossover of trees. Our approach utilizes the adaptive probability of operators with the intent to reinforce the well-performing operators. A relation to the semantic genetic programming approach is also investigated. The experimental results show that the average arity based technique performs best from the proposed methods.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2017

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Proceedings of 13th International Conference on Natural Computation, Fuzzy Systems and Knowledge Discovery (ICNC-FSKD)

  • ISBN

    978-1-5386-2164-6

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    6

  • Strana od-do

    187-192

  • Název nakladatele

    IEEE

  • Místo vydání

  • Místo konání akce

    Guilin

  • Datum konání akce

    29. 7. 2017

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku