論文の概要: Analyzing the Interaction Between Down-Sampling and Selection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.07089v1
- Date: Fri, 14 Apr 2023 12:21:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-17 13:48:03.356105
- Title: Analyzing the Interaction Between Down-Sampling and Selection
- Title（参考訳）: ダウンサンプリングと選択の相互作用の解析
- Authors: Ryan Boldi, Ashley Bao, Martin Briesch, Thomas Helmuth, Dominik
Sobania, Lee Spector, Alexander Lalejini
- Abstract要約: 遺伝的プログラミングシステムは、選択のための候補解の品質を評価するために、しばしば大きなトレーニングセットを使用する。
ダウンサンプリングトレーニングセットは、幅広いアプリケーション領域における評価の計算コストを低減するために、長い間使われてきた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.77024349608834
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Genetic programming systems often use large training sets to evaluate the
quality of candidate solutions for selection. However, evaluating populations
on large training sets can be computationally expensive. Down-sampling training
sets has long been used to decrease the computational cost of evaluation in a
wide range of application domains. Indeed, recent studies have shown that both
random and informed down-sampling can substantially improve problem-solving
success for GP systems that use the lexicase parent selection algorithm. We use
the PushGP framework to experimentally test whether these down-sampling
techniques can also improve problem-solving success in the context of two other
commonly used selection methods, fitness-proportionate and tournament
selection, across eight GP problems (four program synthesis and four symbolic
regression). We verified that down-sampling can benefit the problem-solving
success of both fitness-proportionate and tournament selection. However, the
number of problems wherein down-sampling improved problem-solving success
varied by selection scheme, suggesting that the impact of down-sampling depends
both on the problem and choice of selection scheme. Surprisingly, we found that
down-sampling was most consistently beneficial when combined with lexicase
selection as compared to tournament and fitness-proportionate selection.
Overall, our results suggest that down-sampling should be considered more often
when solving test-based GP problems.
- Abstract（参考訳）: 遺伝的プログラミングシステムは、選択のための候補ソリューションの品質を評価するために、しばしば大きなトレーニングセットを使用する。
しかし、大規模なトレーニングセットでの人口評価には計算コストがかかる。
ダウンサンプリングトレーニングセットは、幅広いアプリケーションドメインにおける評価の計算コストを削減するために長い間使われてきた。
実際、近年の研究では、ランダムなダウンサンプリングとインフォメーションなダウンサンプリングの両方が、レキシケース親選択アルゴリズムを用いたGPシステムにおける問題解決の成功を著しく改善できることが示されている。
私たちはpushgpフレームワークを使って、これらのダウンサンプリング技術が8つのgp問題(4つのプログラム合成と4つのシンボリックレグレッション)にまたがって、他の2つの一般的な選択方法であるfitness-proportionate と tournament selectionの文脈で問題解決の成功をも改善できるかどうかを実験的に検証します。
我々は、ダウンサンプリングが、フィットネスプロポーションとトーナメント選択の両方の問題解決の成功に有用であることを確認した。
しかし,ダウンサンプリングによる問題解決成功率の向上は,選択方式によって変化し,ダウンサンプリングの影響は選択方式の問題と選択に左右されることが示唆された。
驚くべきことに、ダウンサンプリングは、トーナメントやフィットネス・プロポータネート選択と比較して、レキシケース選択と組み合わせると、最も有益であることがわかった。
その結果,テストベースGP問題を解く場合には,ダウンサンプリングがより頻繁に考慮されるべきであることが示唆された。
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