다중 표현식 프로그래밍

MEP(Multi Expression Programming, MEP)는 동일한 염색체에서 여러 용액을 인코딩하는 유전자 프로그래밍 변종이다.MEP 표현은 구체적이지 않다(복수 표현을 시험했다).가장 단순한 변종에서 MEP 염색체는 명령의 선형 문자열이다.이 표현은 삼주소 코드에서 영감을 얻었다.MEP 강도는 동일한 염색체에서 문제의 복수의 용액을 인코딩하는 능력에 있다.이런 방식으로 검색 공간의 더 큰 영역을 탐색할 수 있다.대부분의 문제에서 이러한 이점은 염색체의 단일 용액을 인코딩하는 유전자 프로그래밍 변형에 비해 런타임 벌칙이 없다.^[1]^[2]^[3]null

표현

MEP 염색체는 3주소 코드 형식으로 표시된 명령어 배열이다.null

각 명령에는 변수, 상수 또는 함수가 포함된다.만약 명령이 함수라면, (지침의 주소로 주어지는) 인수도 또한 존재한다.null

MEP 프로그램의 예

여기 간단한 MEP 염색체가 있다(왼쪽 라벨은 염색체의 일부가 아니다).null

1: a 2: b 3: + 1, 2 4: c 5: d 6: + 4, 5 7: * 3, 5

피트니스 연산

염색체가 평가될 때 어떤 지침이 프로그램의 출력을 제공할지는 불분명하다.많은 경우, 일련의 프로그램을 획득하는데, 그 중 일부는 완전히 관련이 없다(공통적인 지침이 없다).null

위 염색체의 경우, 해독 중에 얻을 수 있는 프로그램 목록은 다음과 같다.

E1 = a, E2 = b, E4 = c, E5 = d, E3 = a + b.E6 = c + d. E7 = (a + b) * d.

각 지침은 프로그램의 가능한 출력물로 평가된다.null

적합성(또는 오류)은 표준적인 방법으로 계산된다.예를 들어, 기호 회귀 분석의 경우 적합성은 예상 산출물(대상이라고 함)과 실제 산출물 사이의 차이(절대값)의 합이다.null

피트니스 할당 프로세스

어떤 표현이 염색체를 나타낼까?어떤 것이 염색체의 적합성을 줄까?null

MEP에서는 그들 중 최고(오차가 가장 낮은)가 염색체를 대표할 것이다.이는 다른 GP 기법과는 다르다.선형 유전자 프로그래밍에서 마지막 명령이 출력을 제공한다.카르테시안 유전 프로그래밍에서 출력을 제공하는 유전자는 다른 모든 유전자와 마찬가지로 진화한다.null

많은 문제에서 이 평가는 각 염색체에서 단일 용액을 인코딩하는 경우와 동일한 복잡성을 가지고 있다는 점에 유의하십시오.따라서 러닝타임에는 다른 기법에 비해 페널티가 없다.null

소프트웨어

MEPX

MEPX는 컴퓨터 프로그램의 자동 생성을 위한 크로스 플랫폼(Windows, MacOS, Linux Ubuntu) 무료 소프트웨어다.특히 심볼 회귀 분석, 통계 분류 및 시계열 문제를 해결하는 데 사용할 수 있다.null

libmep.

Libmep은 다중 표현 프로그래밍 기법을 구현하는 무료 오픈 소스 라이브러리다.C++로 표기되어 있다.null

흐메프

hmep는 Haskell 프로그래밍 언어로 다중 표현 프로그래밍 기술을 구현하는 새로운 오픈 소스 라이브러리다.null

참고 항목

메모들

^ Oltean M.; Dumitrescu D.: "다중 표현 프로그래밍", 기술 보고서, Univ.Babes-Bolyai, Cluj-Napoca, 2002년
^ Oltean M.; Grosan C.: "Evolving Evolutionary Algorithms using Multi Expression Programming", The 7th European Conference on Artificial Life, September 14–17, 2003, Dortmund, Edited by W. Banzhaf (et al), LNAI 2801, pp. 651-658, Springer-Verlag, Berlin, 2003
^ Oltean M.; Grosan C.: "다중 표현 프로그래밍을 사용한 디지털 회로 진화", NASA/DoD 하드웨어 회의, 24–26, 6월, 시애틀, R. Zebulum (et. al), 87-90페이지, IEEE Press, NJ, 2004

외부 링크

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[mep2002-1] Oltean M.; Dumitrescu D.: "다중 표현 프로그래밍", 기술 보고서, Univ.Babes-Bolyai, Cluj-Napoca, 2002년

[mep_ecal03-2] Oltean M.; Grosan C.: "Evolving Evolutionary Algorithms using Multi Expression Programming", The 7th European Conference on Artificial Life, September 14–17, 2003, Dortmund, Edited by W. Banzhaf (et al), LNAI 2801, pp. 651-658, Springer-Verlag, Berlin, 2003

[mep_eh04-3] Oltean M.; Grosan C.: "다중 표현 프로그래밍을 사용한 디지털 회로 진화", NASA/DoD 하드웨어 회의, 24–26, 6월, 시애틀, R. Zebulum (et. al), 87-90페이지, IEEE Press, NJ, 2004

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