論文の概要: A Performance Analysis of Lexicase-Based and Traditional Selection Methods in GP for Symbolic Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.21632v2
• Date: Wed, 19 Mar 2025 14:36:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-20 15:20:59.811924
• Title: A Performance Analysis of Lexicase-Based and Traditional Selection Methods in GP for Symbolic Regression
• Title（参考訳）: 記号回帰のためのGPにおける語彙ベースおよび伝統的選択法の性能解析
• Authors: Alina Geiger, Dominik Sobania, Franz Rothlauf,
• Abstract要約: 本稿では, シンボリック回帰問題において最も関連性の高いレキシケースに基づく選択法について検討する。 評価予算が与えられた場合、epsilon-lexicase選択とダウンサンプリング戦略を組み合わせることで、他の方法よりも優れた結果が得られます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8602553195689513
• License:
• Abstract: In recent years, several new lexicase-based selection variants have emerged due to the success of standard lexicase selection in various application domains. For symbolic regression problems, variants that use an epsilon-threshold or batches of training cases, among others, have led to performance improvements. Lately, especially variants that combine lexicase selection and down-sampling strategies have received a lot of attention. This paper evaluates the most relevant lexicase-based selection methods as well as traditional selection methods in combination with different down-sampling strategies on a wide range of symbolic regression problems. In contrast to most work, we not only compare the methods over a given evaluation budget, but also over a given time budget as time is usually limited in practice. We find that for a given evaluation budget, epsilon-lexicase selection in combination with a down-sampling strategy outperforms all other methods. If the given running time is very short, lexicase variants using batches of training cases perform best. Further, we find that the combination of tournament selection with informed down-sampling performs well in all studied settings.
• Abstract（参考訳）: 近年,様々なアプリケーション領域におけるレキシケース選択の成功により,いくつかの新しいレキシケース選択変種が出現している。 シンボリック回帰問題では、epsilon-thresholdやトレーニングケースのバッチを使用する変種がパフォーマンス改善につながっている。 近年では、特にレキシケースの選択とダウンサンプリング戦略を組み合わせたバリエーションが注目されている。 本稿では,様々なダウンサンプリング手法と組み合わせて,最も関連性の高いレキシケース選択法と従来の選択法について検討する。 ほとんどの作業とは対照的に、特定の評価予算でメソッドを比較するだけでなく、時間的に制限されるため、特定の時間予算でメソッドを比較します。 評価予算が与えられた場合、epsilon-lexicase選択とダウンサンプリング戦略を組み合わせることで、他の方法よりも優れた結果が得られます。 与えられた実行時間が非常に短い場合、トレーニングケースのバッチを使用したレキシケース変種がベストに動作する。 さらに, トーナメント選択と情報ダウンサンプリングの組み合わせは, 全研究環境において良好に機能することが判明した。

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