Abstrakt. Vi använder Genetisk programmering (GP) för att generera program som förutsäger data kompressionsförhållandet för komprimeringsalgoritmer. GP utvecklar program med flera komponenter. En komponent analyserar statistiska funktioner som extraheras från filernas bytefrekvensfördelning för att komma fram med en komprimeringsförhållande förutsägelse. En annan komponent gör samma sak, men genom att analysera statistiska funktioner som utvunnits ur filernas råa ASCII-representation. En ytterligare (utvecklad) komponent fungerar som ett beslutsträd för att bestämma den totala utdata (uppskattning av kompressionsförhållandet) som returneras av en individ. Beslutsträdet producerar sitt resultat baserat på en serie jämförelser mellan statistiska funktioner som extraheras från filerna och resultaten av de två förutsägelsekomponenterna. Det utvecklade beslutsträdet har valet att välja antingen utgångarna av de två komprimeringsförutsägelseträden eller alternativt att integrera dem i en utvecklad matematisk formel. Experiment med den föreslagna metoden visar att GP kan korrekt uppskatta komprimering förhållandet mellan osynliga filer och därmed undvika behovet av att köra flera kompressioner på en fil för att avgöra vilken som ger bästa resultat.
A. Kattan m.fl. förutspådde kompressionsförhållandet av data baserat på genetisk programmering REF.
Genetic-Programming based Prediction of Data Compression Saving
{'venue': 'ICGA', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}