Ett sätt att påskynda evolutionära algoritmer med dyra fitnessutvärderingar är att kombinera dem med surrogatmodeller. Surrogatmodeller är effektivt beräkningsbara approximationer av konditionsfunktionen, härledda med hjälp av statistiska eller maskininlärningstekniker från prover av fullt utvärderade lösningar. Men dessa modeller kräver vanligtvis en numerisk representation, och kan därför inte användas med trädrepresentation av genetisk programmering (GP). I den här artikeln presenterar vi ett nytt sätt att använda surrogatmodeller med GP. I stället för att använda genotypen direkt som indata till surrogatmodellen, föreslår vi att använda en fenotypisk karakterisering. Denna fenotypiska karakterisering kan beräknas effektivt och gör det möjligt för oss att definiera ungefärliga mått på likvärdighet och likhet. Med hjälp av en stokastisk, dynamisk arbetsplats scenario som ett exempel på simuleringsbaserad GP med en dyr fitness utvärdering, visar vi hur dessa idéer kan användas för att konstruera surrogat modeller och förbättra konvergens hastighet och lösningskvalitet GP.
Nyligen, REF, ansedda metoder för att accelerera evolutionära algoritmer, föreslår ett nytt sätt att kombinera GP med surrogat modeller för fitness utvärderingar.
On Using Surrogates with Genetic Programming
{'venue': 'Evolutionary Computation', 'journal': 'Evolutionary Computation', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}