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
—