Programação genética fundamentada em operadores genéticos semânticos multiobjetivo

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Fracasso, João Victor Calvo, 1991-
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1638232
Resumo: Orientador: Fernando José Von Zuben
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spelling Programação genética fundamentada em operadores genéticos semânticos multiobjetivoGenetic programming based on multi-objective semantic genetic operatorsProgramação genética (Computação)Problema de otimização multiobjetivoComputação evolutivaGenetic programming (Computer science)Multi-objective optimization problemEvolutionary computationOrientador: Fernando José Von ZubenDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoResumo: Programação Genética é um ramo da Computação Evolutiva dedicado à evolução de programas geralmente estruturados na forma de árvores sintáticas, embora outras codificações possam ser adotadas. Diversos operadores genéticos têm sido propostos para aumentar o poder da busca, uma vez que o espaço de programas factíveis é desafiador para ser devidamente explorado à procura de soluções de alta qualidade. Operadores genéticos semânticos estão ganhando atenção ultimamente, visto que promovem a natureza local da busca, possivelmente levando a uma evolução mais eficiente. No entanto, a Programação Genética Semântica pode sofrer o fenômeno de bloating, caracterizado por um aumento descontrolado no tamanho do programa ao longo das gerações. Algumas tentativas foram feitas na literatura para evitar o bloating do código e aqui estamos propondo três novos operadores semânticos para a codificação em árvore. Uma perspectiva multiobjetivo é adotada, onde as subárvores geradas correspondem a instâncias não dominadas em uma biblioteca previamente definida de subárvores candidatas. Vários objetivos conflitantes podem ser incorporados ao processo de tomada de decisão, como precisão, distância semântica a um comportamento de referência e tamanho da subárvore. Resultados experimentais revelam que os novos operadores propostos são eficazes em conter o bloating, sem um impacto negativo sobre as outras métricas de desempenho, além de serem competitivos com outras abordagens relevantes disponíveis na literatura.Abstract: Genetic Programming is a branch of Evolutionary Computation devoted to the evolution of programs generally structured in the form of syntatic trees, although other codifications can be adopted. Several genetic operators have been proposed to increase the power of the search, given that the space of admissible programs is very challenging to be properly explored toward high quality solutions. Semantically-driven genetic operators are gaining more attention lately, given that they promote the local nature of the search, possibly leading to a more efficient evolution. Nonetheless, Semantic Genetic Programming may undergo the bloat phenomenon, characterized by an uncontrolled increase in the program size along the generations. Some attempts have been made in the literature to mitigate code bloat, and here we are proposing three novel semantic-driven operators for the tree structure codification. A multi-objective perspective is adopted, where generated subtrees correspond to nondominated instances in a previously defined library of candidate subtrees. Several conflicting objectives may be incorporated into the decision making process, such as accuracy, semantic distance to a reference behaviour, and size of the subtree. Experimental results reveal that the new proposed operators are effective in restraining bloating, without a negative impact on the other performance metrics, besides being competitive with other relevant approaches available in the literatureMestradoEngenharia de ComputaçãoMestre em Engenharia ElétricaCNPQ134123/2017-4[s.n.]Von Zuben, Fernando José, 1968-Boccato, LevyFrança, Fabrício Olivetti deUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASFracasso, João Victor Calvo, 1991-20192019-12-09T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf1 recurso online (74 p.) : il., digital, arquivo PDF.https://hdl.handle.net/20.500.12733/1638232FRACASSO, João Victor Calvo. Programação genética fundamentada em operadores genéticos semânticos multiobjetivo. 2019. 1 recurso online (74 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1638232. Acesso em: 3 set. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1126888Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDFporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2020-03-17T15:51:25Zoai::1126888Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2020-03-17T15:51:25Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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