論文の概要: On The Nature Of The Phenotype In Tree Genetic Programming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08011v1
• Date: Mon, 12 Feb 2024 19:19:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-14 17:39:56.976454
• Title: On The Nature Of The Phenotype In Tree Genetic Programming
• Title（参考訳）: 木遺伝プログラミングにおける現象型の性質について
• Authors: Wolfgang Banzhaf, Illya Bakurov
• Abstract要約: ツリーベースGP(TGP)における遺伝子型と表現型の基本概念について論じる。 次に、5つのベンチマークデータセットを使ってその振る舞いを分析する。 表現型を生成するために,GP木から意味的に非効率なコードを取り除くユニークな手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8642945120580703
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this contribution, we discuss the basic concepts of genotypes and phenotypes in tree-based GP (TGP), and then analyze their behavior using five benchmark datasets. We show that TGP exhibits the same behavior that we can observe in other GP representations: At the genotypic level trees show frequently unchecked growth with seemingly ineffective code, but on the phenotypic level, much smaller trees can be observed. To generate phenotypes, we provide a unique technique for removing semantically ineffective code from GP trees. The approach extracts considerably simpler phenotypes while not being limited to local operations in the genotype. We generalize this transformation based on a problem-independent parameter that enables a further simplification of the exact phenotype by coarse-graining to produce approximate phenotypes. The concept of these phenotypes (exact and approximate) allows us to clarify what evolved solutions truly predict, making GP models considered at the phenotypic level much better interpretable.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ツリーベースGP(TGP)における遺伝子型と表現型の基本概念について考察し,その挙動を5つのベンチマークデータセットを用いて解析する。 TGPは、他のGP表現で観察できるのと同じ挙動を示す: 遺伝子型レベルでは、非効率なコードでしばしばチェックされていない成長を示すが、表現型レベルでは、はるかに小さな木が観察できる。 表現型を生成するために,GP木から意味的に非効率なコードを取り除くユニークな手法を提案する。 このアプローチは、遺伝子型の局所操作に限らず、かなり単純な表現型を抽出する。 この変換を問題非依存パラメータに基づいて一般化し, 粗粒化により, 厳密な表現型をさらに単純化し, 近似表現型を生成する。 これらの表現型の概念は、進化した解が真に予測するものを明確にし、表現型レベルで考慮されたGPモデルをずっとよく解釈できる。

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