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Resource-Limited Genetic Programming: Addressing Tree Depth Restrictions with Resource Constraints

This study explores replacing tree depth limits with limits on total resources used by the population in genetic programming. Experimentation results and conclusions are presented, along with the author's perspective. The introduction discusses the context and the article framework.

iolana
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Resource-Limited Genetic Programming: Addressing Tree Depth Restrictions with Resource Constraints

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Presentation Transcript

  1. Resource-Limited Genetic Programming :Replacing Tree Depth Limit

  2. Plan • Présentation du contexte • Limite sur la profondeur des arbres • Limite sur les ressources naturelles • Expérimentation • Résultat • Conclusion des auteurs • Mon avis

  3. Introduction • Cadre de l’article : Programmation Génétique sur des arbres • Problématique : Grossissement du code conséquence des crossover • Hypothèse : Remplacer la limite sur la profondeur des individus par une limite sur le total des ressources utilisée par toute la population

  4. Introduction (suite)

  5. Limite sur la profondeur des arbres • Principe : donner une borne à la profondeur de chaque arbre • Problèmes : • Aucune limitation avant que la borne de profondeur ne soit atteinte • Peut empêcher de trouver la solution en cas de problème très complexe • Peut renvoyer une solution d’une certaine profondeur alors qu’il existe des solutions de moindre profondeur • Utilisation restreinte à la programmation génétique sur des arbres

  6. Limite sur la profondeur des arbres (suite) • Solution présentée : limite dynamique

  7. Ressources Naturelles Limitées • Ressources : nombre de nœuds pour chaque individus • Comparaison biologique : environnement avec des ressources naturelles limitées • Rapport entre besoin de ressources pour le codage de l’individu et performance ? • Conséquence : diminution de la population

  8. Ressources Naturelles Limitées (suite) • Problème des ressources restantes : • Les allouer aux individus les plus performants de la génération précédente • Ne pas les utiliser

  9. Expérimentation • Régression sur 21 valeurs du polynôme x^4 + x³ +x² + x, sur l’intervalle [-1, 1] • Population initiale de 500 individus (constitué par la variable x et les opérateur +, -, *, /, sin, cos, log, exp) • 50 générations • Seul l’opération de Cross-Over est utilisée

  10. Expérimentation (suite) • Différentes méthodes : • Pas de limitation : None • Limitation sur la profondeur des arbres (17) : Depth • Limitation sur les ressources globales (14500 ???) avec allocation des ressources restantes aux meilleurs spécimens de la génération précédente : Rsteady • Limitation sur les ressources globales sans allocation des ressources restantes : Rlow

  11. Résultats

  12. Résultats (suite)

  13. Résultats (suite)

  14. Conclusion • Pas de pertes de performances • Pas de gains non plus • Certains problèmes liés à la limite de profondeur résolus : lesquels ? • Reste le problème d’une augmentation non contrôlée avant l’atteinte de la limite. Projet future : limite variable (tout comme pour la limite sur la profondeur

  15. Mon avis • Idée séduisante • Rapport efficacité et taille de l’individu ? • Expérimentation : nette diminution du nombre d’individus, : favorisation de l’exploitation, au détriment de l’exploration. Thème non abordé. • Expérimentation limitée à un exemple, pourquoi pas plus générale. • Aucune conclusion concernant les allocations de ressources restantes.

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