Abstract Genetisk programmering har nu använts för att producera minst 76 fall av resultat som är konkurrenskraftiga med mänskliga-producerade resultat. Dessa mänskliga konkurrenskraftiga resultat kommer från en mängd olika fält, inklusive kvantdatorkretsar, analoga elektriska kretsar, antenner, mekaniska system, regulatorer, spelspel, ändliga algebras, fotoniska system, bildigenkänning, optiska linssystem, matematiska algoritmer, cellulära automatisera regler, bioinformatik, sorteringsnätverk, robotik, montering kodgenerering, programreparation, schemaläggning, kommunikationsprotokoll, symbolisk regression, omvänd teknik och empirisk modell upptäckt. I denna rapport konstateras att trots stora variationer i de tekniker som används av de olika forskare och forskargrupper som producerar dessa mänskliga konkurrenskraftiga resultat, har många av resultaten flera gemensamma drag. Många av resultaten uppnåddes genom att använda en utvecklingsprocess och genom att använda inhemska representationer som regelbundet används av ingenjörer inom de berörda områdena. Den bästa individen i den första generationen av driften av genetisk programmering innehåller ofta bara ett litet antal operativa delar. De flesta av de resultat som duplicerade funktionaliteten hos tidigare utfärdade patent var nya lösningar, inte kränkande lösningar. Dessutom är produktionen av mänskliga konkurrenskraftiga resultat, liksom den ökade intrången i resultaten, i stort sett korrelerad till ökad tillgång på datorkraft som spåras av Moores lag. Tidningen slutar med att man förutspår att den ökade tillgången på datorkraft (genom både parallella datorer och Moores lag) i framtiden bör resultera i ett ökande flöde av mänskliga konkurrenskraftiga resultat, samt mer invecklade och imponerande resultat.
Många mänskliga konkurrenskraftiga resultat som produceras med hjälp av körningar av genetisk programmering med en utvecklingsprocess beskrivs i REF.
Human-competitive results produced by genetic programming
{'venue': 'Genetic Programming and Evolvable Machines', 'journal': 'Genetic Programming and Evolvable Machines', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}