抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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ここ数年では,幾何学的意味論的遺伝的プログラミングはその人気を増加させ,いくつかの実生活応用に興味ある結果を得た。それにもかかわらず,幾何学的意味論的遺伝的プログラミングにより生成された解の大きなサイズは,依然として課題である,特に最終溶液を読み,解釈が望ましい用途に。本論文では,新しい並列分散遺伝的プログラミングシステムを提案し,この欠点を軽減の目的であった。提案システム(MPHGP,複数個体群ハイブリッド遺伝的プログラミングを表すと呼ばれる)は,二亜集団,そのうちの1つは幾何学的意味論的遺伝的プログラミングを実行により構成されているが,他は,同時に,訓練誤差および溶液のサイズを最適化する標準多目的遺伝的プログラミングアルゴリズムを実行する。二亜集団は独立して平行して進化し,あらかじめ固定した同期瞬間で個体を交換した。五現実記号回帰アプリケーション上で得られ,提示した実験結果はMPHGPである幾何学的意味論的遺伝的プログラミングによって発見されたものより,あるいは,同等であることを溶液,訓練と見えない試験データの両方を見出すことができることを示唆した。同時に,MPHGPは幾何学的意味論的遺伝的プログラミングによって発見されたものよりも有意に小さい解を発見することもできた。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】