論文の概要: Improving Genetic Programming for Symbolic Regression with Equality Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.17848v1
• Date: Wed, 29 Jan 2025 18:49:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-30 15:53:32.816249
• Title: Improving Genetic Programming for Symbolic Regression with Equality Graphs
• Title（参考訳）: 平等グラフを用いたシンボル回帰のための遺伝的プログラミングの改善
• Authors: Fabricio Olivetti de Franca, Gabriel Kronberger,
• Abstract要約: 等式グラフを利用して、式とその等価な形式を格納する。 サブツリー演算子を適応させて、表現の再検討の機会を減らします。 提案手法は,PySRやOperonと競合する単純なGPアルゴリズムの性能を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: The search for symbolic regression models with genetic programming (GP) has a tendency of revisiting expressions in their original or equivalent forms. Repeatedly evaluating equivalent expressions is inefficient, as it does not immediately lead to better solutions. However, evolutionary algorithms require diversity and should allow the accumulation of inactive building blocks that can play an important role at a later point. The equality graph is a data structure capable of compactly storing expressions and their equivalent forms allowing an efficient verification of whether an expression has been visited in any of their stored equivalent forms. We exploit the e-graph to adapt the subtree operators to reduce the chances of revisiting expressions. Our adaptation, called eggp, stores every visited expression in the e-graph, allowing us to filter out from the available selection of subtrees all the combinations that would create already visited expressions. Results show that, for small expressions, this approach improves the performance of a simple GP algorithm to compete with PySR and Operon without increasing computational cost. As a highlight, eggp was capable of reliably delivering short and at the same time accurate models for a selected set of benchmarks from SRBench and a set of real-world datasets.
• Abstract（参考訳）: 遺伝的プログラミング(GP)を用いた記号回帰モデル(英語版)の探索は、その原型または等価な表現を再検討する傾向にある。 等価な式を繰り返し評価することは非効率であり、それはすぐにより良い解につながるわけではない。 しかし、進化的アルゴリズムは多様性を必要とし、後で重要な役割を果たす不活性なビルディングブロックの蓄積を可能にする必要がある。 等式グラフは、式とその等価な形式をコンパクトに格納できるデータ構造であり、それらの保存された等価な形式のいずれかに式が訪れたかどうかを効率的に検証することができる。 我々はeグラフを利用してサブツリー演算子を適応させ、表現の再検討の機会を減らす。 eggpと呼ばれる私たちの適応は、訪問したすべての表現をeグラフに格納します。 その結果, 計算コストを増大させることなく, PySR や Operon と競合する単純な GP アルゴリズムの性能を向上させることができた。 ハイライトとして、EggpはSRBenchと実世界のデータセットから選択されたベンチマークのセットに対して、簡潔で正確なモデルを確実に提供することができた。

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