Skip to main content
Fachgebiete
Automobil + Motoren Bauwesen + Immobilien Business IT + Informatik Elektrotechnik + Elektronik Energie + Nachhaltigkeit Finance + Banking Management + Führung Marketing + Vertrieb Maschinenbau + Werkstoffe Versicherung + Risiko
DE
EN
Themenseiten
Organisationspsychologie Projektmanagement Marketing Smart Manufacturing
Bücher
Zeitschriften
Weitere Formate
Podcasts Webinare Technik Webinare Wirtschaft Kongresse Veranstaltungskalender Awards
Jetzt Einzelzugang starten
Zugang für Unternehmen
Referenzkunden
ATZ-Fachkongress

Chassis.tech plus 2024


4 Kongresse in einer Veranstaltung

Treffen Sie in München die Fachleute von Chassis, Lenkung, Bremsen sowie Reifen/Räder.
Erweiterte Suche
Anmelden
nach oben
Erschienen in:
Online Model Selection for Restricted Covariance Matrix Adaptation Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

On the Non-uniform Redundancy in Grammatical Evolution

verfasst von : Ann Thorhauer

Erschienen in: Parallel Problem Solving from Nature – PPSN XIV

Verlag: Springer International Publishing

Einloggen

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Abstract

This paper investigates the redundancy of representation in grammatical evolution (GE) for binary trees. We analyze the entire GE solution space by creating all binary genotypes of predefined length and map them to phenotype trees, which are then characterized by their size, depth and shape. We find that the GE representation is strongly non-uniformly redundant. There are huge differences in the number of genotypes that encode one particular phenotype. Thus, it is difficult for GE to solve problems where the optimal tree solutions are underrepresented. In general, the GE mapping process is biased towards short tree structures, which implies high GE performance if the optimal solution requires small programs.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren
Vorheriges Kapitel Parallel Hierarchical Evolution of String Library Functions
Nächstes Kapitel Tournament Selection Based on Statistical Test in Genetic Programming
Literatur
1.
Caruana, R.A., Schaffer, J.D.: Representation and hidden bias: Gray vs. Binary coding for genetic algorithms. In: Proceedings of the Fifth International Conference on Machine Learning, pp. 153–161. Morgan Kaufmann (1988)
2.
Daida, J.M.: Limits to expression in genetic programming: lattice-aggregate modeling. In: CEC 2002, pp. 273–278. IEEE Press, NJ, USA (2002)
3.
Daida, J.M., Hilss, A.M.: Identifying structural mechanisms in standard genetic programming. In: Cantú-Paz, E., et al. (eds.) GECCO 2003. LNCS, vol. 2724, pp. 1639–1651. Springer, Heidelberg (2003)CrossRef
4.
Daida, J.M., Li, H., Tang, R., Hilss, A.M.: What makes a problem GP-Hard? validating a hypothesis of structural causes. In: Cantú-Paz, E., et al. (eds.) GECCO 2003. LNCS, vol. 2724, pp. 1665–1677. Springer, Heidelberg (2003)CrossRef
5.
Dignum, S., Poli, R.: Operator equalisation and bloat free GP. In: O’Neill, M., Vanneschi, L., Gustafson, S., Esparcia Alcázar, A.I., De Falco, I., Della Cioppa, A., Tarantino, E. (eds.) EuroGP 2008. LNCS, vol. 4971, pp. 110–121. Springer, Heidelberg (2008)CrossRef
6.
Fagan, D., O’Neill, M., Galván-López, E., Brabazon, A., McGarraghy, S.: An analysis of genotype-phenotype maps in grammatical evolution. In: Esparcia-Alcázar, A.I., Ekárt, A., Silva, S., Dignum, S., Uyar, A.Ş. (eds.) EuroGP 2010. LNCS, vol. 6021, pp. 62–73. Springer, Heidelberg (2010)CrossRef
7.
Harper, R.: GE, explosive grammars and the lasting legacy of bad initialisation. In: CEC 2010, pp. 1–8. IEEE Press (2010)
8.
Hemberg, E., McPhee, N., O’Neill, M., Brabazon, A.: Pre-, In- and postfix grammars for symbolic regression in grammatical evolution. In: IEEE Workshop and Summer School on Evolutionary Computing, pp. 18–22 (2008)
9.
Koza, J.R.: Genetic Programming: On the Programming of Computers by Means of Natural Selection. MIT Press, Cambridge (1992)MATH
10.
11.
Montes de Oca, M.A.: Exposing a bias toward short-length numbers in grammatical evolution. In: O’Neill, M., Vanneschi, L., Gustafson, S., Esparcia Alcázar, A.I., De Falco, I., Della Cioppa, A., Tarantino, E. (eds.) EuroGP 2008. LNCS, vol. 4971, pp. 278–288. Springer, Heidelberg (2008)CrossRef
12.
O’Neill, M., Ryan, C.: Genetic code degeneracy: implications for grammatical evolution and beyond. In: Floreano, D., Nicoud, J.D., Mondada, F. (eds.) Advances in Artificial Life. LNCS, vol. 1674, pp. 149–153. Springer, Berlin (1999)CrossRef
13.
O’Neill, M., Brabazon, A., Nicolau, M., Garraghy, S.M., Keenan, P.: \(\pi \) grammatical evolution. In: Deb, K., Tari, Z. (eds.) GECCO 2004. LNCS, vol. 3103, pp. 617–629. Springer, Heidelberg (2004)CrossRef
14.
O’Neill, M., Ryan, C.: Grammatical Evolution: Evolutionary Automatic Programming in an Arbitrary Language. Kluwer Academic Publishers, Norwell (2003)CrossRefMATH
15.
O’Neill, M., Ryan, C., Keijzer, M., Cattolico, M.: Crossover in grammatical evolution. Genet. Program. Evolvable Mach. 4(1), 67–93 (2003)CrossRefMATH
16.
Rothlauf, F.: Representations for Genetic and Evolutionary Algorithms, 2nd edn. Springer, Berlin (2006)MATH
17.
18.
Rothlauf, F., Goldberg, D.E.: Redundant representations in evolutionary computation. Evol. Comput. 11(4), 381–415 (2003)CrossRef
19.
Ryan, C., Collins, J.J., O’Neill, M.: Grammatical evolution: evolving programs for an arbitrary language. In: Banzhaf, W., Poli, R., Schoenauer, M., Fogarty, T.C. (eds.) EuroGP 1998. LNCS, vol. 1391, pp. 83–95. Springer, Heidelberg (1998)CrossRef
20.
Thorhauer, A., Rothlauf, F.: Structural difficulty in grammatical evolution versus genetic programming. In: GECCO 2013, pp. 997–1004. ACM (2013)
21.
Whigham, P.A.: Grammatically-based genetic programming. In: Proceedings of the Workshop on Genetic Programming: From Theory to Real-World Applications, pp. 33–41. Morgan Kaufmann, San Mateo (1995)
22.
Whigham, P.A.: Search bias, language bias and genetic programming. In: Proceedings of the First Annual Conference on Genetic Programming 1996, pp. 230–237. MIT Press, CA, USA (1996)
Metadaten
Titel
On the Non-uniform Redundancy in Grammatical Evolution
verfasst von
Ann Thorhauer
Copyright-Jahr
2016
Buch
Parallel Problem Solving from Nature – PPSN XIV

Print ISBN: 978-3-319-45822-9

Electronic ISBN: 978-3-319-45823-6

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-45823-6_27

Premium Partner

    Bildnachweise