論文の概要: Down-Sampled Epsilon-Lexicase Selection for Real-World Symbolic Regression Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.04301v1
• Date: Wed, 8 Feb 2023 19:36:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-10 17:41:59.243761
• Title: Down-Sampled Epsilon-Lexicase Selection for Real-World Symbolic Regression Problems
• Title（参考訳）: 実世界シンボリック回帰問題に対するダウンサンプリング・エプシロン・レキシケースの選択
• Authors: Alina Geiger, Dominik Sobania, Franz Rothlauf
• Abstract要約: ダウンサンプリングされたエプシロン-レキシケース選択は、エプシロン-レキシケース選択とランダムサブサンプリングを組み合わせることで、シンボリックレグレッションの領域の性能を向上させる。 その結果, 標準のエプシロン-レキシケース選択と比較して, ダウンサンプルのエプシロン-レキシケース選択により多様性が低下することが判明した。 ダウンサンプリングされたエプシロン-レキシケース選択では,標準的なエプシロン-レキシケース選択と比較して解の質が最大85%向上することが観察された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8047694351309207
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Epsilon-lexicase selection is a parent selection method in genetic programming that has been successfully applied to symbolic regression problems. Recently, the combination of random subsampling with lexicase selection significantly improved performance in other genetic programming domains such as program synthesis. However, the influence of subsampling on the solution quality of real-world symbolic regression problems has not yet been studied. In this paper, we propose down-sampled epsilon-lexicase selection which combines epsilon-lexicase selection with random subsampling to improve the performance in the domain of symbolic regression. Therefore, we compare down-sampled epsilon-lexicase with traditional selection methods on common real-world symbolic regression problems and analyze its influence on the properties of the population over a genetic programming run. We find that the diversity is reduced by using down-sampled epsilon-lexicase selection compared to standard epsilon-lexicase selection. This comes along with high hyperselection rates we observe for down-sampled epsilon-lexicase selection. Further, we find that down-sampled epsilon-lexicase selection outperforms the traditional selection methods on all studied problems. Overall, with down-sampled epsilon-lexicase selection we observe an improvement of the solution quality of up to 85% in comparison to standard epsilon-lexicase selection.
• Abstract（参考訳）: Epsilon-lexicase selectionは遺伝的プログラミングにおける親選択法であり、シンボリック回帰問題にうまく適用されている。 近年、ランダムサブサンプリングとレキシケース選択の組み合わせにより、プログラム合成などの他の遺伝的プログラミング領域のパフォーマンスが著しく向上している。 しかし,実世界の記号回帰問題の解質に対するサブサンプリングの影響はまだ研究されていない。 本稿では,epsilon-lexicase選択とランダムサブサンプリングを組み合わせたダウンサンプリングepsilon-lexicase選択法を提案する。 そこで本研究では,実世界の象徴的回帰問題に対するダウンサンプリングエプシロン・レキシラーゼと従来の選択法を比較し,遺伝的プログラミングにおける個体群特性への影響を分析した。 標準のepsilon-lexicase選択と比較して,ダウンサンプリングしたepsilon-lexicase選択により多様性が低下することがわかった。 これは、ダウンサンプリングされたepsilon-lexicase選択で観察される高いハイパーセレクション率とともに起こる。 さらに,epsilon-lexicase選択のダウンサンプリングは,すべての研究課題において従来の選択方法よりも優れていることがわかった。 総じて,epsilon-lexicase選択のダウンサンプリングにより,通常のepsilon-lexicase選択に比べて溶液品質が最大85%向上することを確認した。

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