Abstrakt. Surrogatmodeller är en väletablerad metod för att minska antalet dyra funktionsutvärderingar i kontinuerlig optimering. I samband med genetisk programmering, surrogat modellering fortfarande utgör en utmaning, på grund av de komplexa genotyp-fenotyp förhållanden. Vi undersöker hur olika genotypiska och fenotypiska avståndsmått kan användas för att lära sig Kriging-modeller som surrogater. Vi jämför åtgärderna och föreslår att deras linjära kombination används i en kärna. Vi testar den resulterande modellen i ett optimeringsramverk med hjälp av symboliska regressionsproblem som riktmärke. Våra experiment visar att modellen ger värdefull information. För det första möjliggör modellen en förbättrad optimeringsprestanda jämfört med en modellfri algoritm. Dessutom ger modellen information om olika distansåtgärders bidrag. Datan visar att en fenotypisk avståndsmätare är viktig under de tidiga stadierna av en optimeringskörning när mindre data är tillgänglig. Genotypiska åtgärder, som trädredigeringsavståndet, bidrar däremot mer under de senare stadierna.
1 En nyligen genomförd studie av Zaefferer m.fl. REF undersökte användningen av SMBO i genetisk programmering med genotypiska och fenotypiska avståndsmått.
Linear Combination of Distance Measures for Surrogate Models in Genetic Programming
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}