論文の概要: It is Time for New Perspectives on How to Fight Bloat in GP
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.00603v1
- Date: Fri, 1 May 2020 20:59:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-07 22:42:31.039940
- Title: It is Time for New Perspectives on How to Fight Bloat in GP
- Title（参考訳）: gpの膨れあがりと闘うための新しい視点の時だ
- Authors: Francisco Fern\'andez de Vega, Gustavo Olague, Francisco Ch\'avez,
Daniel Lanza, Wolfgang Banzhaf, and Erik Goodman
- Abstract要約: 本稿では,評価時間が並列分散システムにおける解法時間にどのように影響するかを考察するとともに,個体群の大きさ変化にも影響する可能性がある。
個人の複雑さの尺度として計算時間を使用することで、遺伝的プログラミングの個人の大きさを制御できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3799988213313443
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The present and future of evolutionary algorithms depends on the proper use
of modern parallel and distributed computing infrastructures. Although still
sequential approaches dominate the landscape, available multi-core, many-core
and distributed systems will make users and researchers to more frequently
deploy parallel version of the algorithms. In such a scenario, new
possibilities arise regarding the time saved when parallel evaluation of
individuals are performed. And this time saving is particularly relevant in
Genetic Programming. This paper studies how evaluation time influences not only
time to solution in parallel/distributed systems, but may also affect size
evolution of individuals in the population, and eventually will reduce the
bloat phenomenon GP features. This paper considers time and space as two sides
of a single coin when devising a more natural method for fighting bloat. This
new perspective allows us to understand that new methods for bloat control can
be derived, and the first of such a method is described and tested.
Experimental data confirms the strength of the approach: using computing time
as a measure of individuals' complexity allows to control the growth in size of
genetic programming individuals.
- Abstract（参考訳）: 進化的アルゴリズムの現在と未来は、現代の並列分散コンピューティングインフラの適切な利用に依存している。
シーケンシャルなアプローチがランドスケープを支配しているが、利用可能なマルチコア、マルチコア、分散システムによって、ユーザと研究者は、アルゴリズムの並列バージョンをより頻繁にデプロイすることができる。
このようなシナリオでは、個人の並列評価を行う際に節約される時間に関して新たな可能性が生じる。
そして、今回の貯蓄は特に遺伝的プログラミングに関係している。
本研究は, 並列分散システムにおける解法時間だけでなく, 個体群の大きさ変化にも影響し, 最終的に肥大現象のGP特性を減少させる可能性について検討する。
本稿では,より自然に戦う方法を考え出す際に,時間と空間を1枚の硬貨の2つの側面として捉える。
この新たな視点により,新しいブロア制御法が導出可能であることを理解し,その方法の第一に説明とテストを行うことができる。
個人の複雑さの尺度として計算時間を使用することで、遺伝的プログラミングの個人の大きさの増大を制御することができる。
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