Syntetiseringen av stokastiska processer med hjälp av genetisk programmering undersöks. Stochastiska processbeteenden har formen av tidsseriedata, där intressemängderna varierar över tiden på ett probabilistiskt och ofta bullrigt sätt. En svit statistiska funktionstester utförs på tidsserier diagram från exempelprocesser, och de resulterande funktionsvärden används som mål under evolutionssökning. En process algebra, den stokastiska π-calculus, används för att beteckna processer. Undersökningar överväga variationer av GP representationer för en delmängd av den stokastiska π-calculus, till exempel, användning av kanalen enande, och olika grammatiska begränsningar. Målprocesser med varierande komplexitet studeras. Resultaten visar att användningen av grammatiska GP med statistiska funktion tester kan framgångsrikt syntetisera stokastiska processer. Framgång beror på ett urval av lämpliga funktionstester för att karakterisera målbeteendet, och komplexiteten i målprocessen.
I REF undersöktes användningen av genetisk programmering för att ta itu med detta problem för en undergrupp av de stokastiska π-kalculus.
Evolving stochastic processes using feature tests and genetic programming
{'venue': "GECCO '09", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}