Proposta de um algoritmo de programação genética baseado em estratégias evolucionárias
Resumo
Resumo: Este trabalho apresenta uma nova abordagem para a indução de programas pela Programação Genética (PG) utilizando as idéias das Estratégias Evolucionárias (ES). A meta deste trabalho é desenvolver uma variação do algoritmo de Programação Genética, realizando alterações no algoritmo clássico e adicionando conceitos da teoria das Estratégias Evolucionárias. A abordagem proposta é avaliada utilizando problemas de dois domínios diferentes: Problemas de Regressão Simbólica e o Problema da Formiga (Santa Fe Artificial Ant). Dentre os problemas de Regressão Simbólica, são estudados os problemas Binomial–3, que caracteriza-se como um problema de dificuldade ajustável; Séries Temporais e Modelagem da Confiabilidade de Software. Os resultados obtidos são comparados com os resultados obtidos com a PG clássica. Para os problemas de Regressão Simbólica obteve-se excelentes resultados e um melhoramento de desempenho significativo foi atingido, entretanto isto não aconteceu com o problema Santa Fe Artificial Ant. Abstract: This work proposes a new approach to the induction of programs by means of Genetic Programming (GP) using ideas of Evolution Strategies (ES). The goal of this work is to develop a variety of Genetic Programming algorithm doing some modifications on the classical GP algorithm and adding some concepts of Evolution Strategies. The new approach was evaluated using two instances of different domains. Symbolic Regression problems and the Santa Fe Artificial Ant problem. The following problems of Symbolic Regression were studied: Binomial–3 problem, a problem with tunably difficulty problem, a Time Series problem and the Modelling Software Reliability Growth. The results found were compared with the classical GP algorithm. For the Symbolic Regression problems excellent results were obtained and a significant improvement was achieved, but this does not happened with the Artificial Ant problem.
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- Teses & Dissertações [10538]