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유전 프로그래밍 예제

주의, 우리는 그것의 생성을 기반으로 하는 유전 프로그래밍 알고리즘에 5개의 시험 케이스를 제공했습니다. 모든 테스트 사례에 올바르게 적용되는 식을 작성할 수 있는 경우 결과 프로그램이 X 값에 대해 올바르게 일반화되기를 바랍니다. 위의 결과에서 프로그램은 **xxx로 생성되었습니다. 이것은 실제로 X의 모든 값이 X ^3을 생성하도록 일반화되므로 올바른 결과입니다. 유전자 프로그래밍은 기계 학습 과 AI의 가장 흥미로운 측면 중 하나입니다, 컴퓨터 프로그램은 다음 진화 알고리즘을 사용하여 수정 (진화) 유전자의 집합으로 인코딩됩니다. 데이터 과학자들이 유전 적 구성을 평가하기 위해 유전 알고리즘을 사용하는 AI에서 가장 인기있는 연구 영역 중 하나로 선정됩니다. 연구는 이 지역에서 아직도 진행되는 동안, 많은 연구자와 전문가는 지금 주제에 파고 찾고 있습니다. 현장에서 시작하고 추가 지식을 얻고자하는 사람들을 위해, 우리는 유전 프로그래밍에 대한 자세한 내용은 도움이 될 것입니다 책, 전자 책, 비디오 및 자습서를 포함하여 10 소스를 나열했습니다. 유전자 프로그래밍의 기본 버전에 대한 다섯 가지 주요 준비 단계는 AI가 처음부터 자신의 컴퓨터 프로그램을 작성하는 것을 보는 것이 매력적 일 수 있습니다 지정하는 인간의 사용자를 필요로, 이는 자기 프로그래밍에 연구 작업의 뒤에 동기부여였다 Ai. 비록, 전통적으로, 유전 알고리즘은 유전 프로그래밍의 기술을 통해 소프트웨어 프로그램을 생성하는 데 사용되어왔다.

접두사 표기법 형식을 사용하므로 먼저 프로그래밍 지침(유효한 피연산자 및 연산자)을 포함하도록 게놈을 임의로 초기화해야 합니다. 또한 접두사 표현식이 생성되었기 때문에 폴란드어 표기법의 트리 구조를 활용하여 유효한 식 트리를 생성할 수 있습니다. 이 장에서 우리는 카르테시안 유전 프로그래밍 (CGP)로 알려진 유전 프로그래밍의 형태를 사용했다 (밀러와 톰슨, 2000). CGP는 컴퓨터 프로그램의 자동 진화를 허용하는 유전 프로그래밍의 특정 형태입니다 (Koza, 1992, 1994; 반자프 외, 1998; 코자 외, 1999). 둘 다 자동으로 생성되고, 다윈 원리를 통해 개선하기 위해 여러 세대를 통해 “사육”: “유전 알고리즘은 자연 선택과 자연 유전학의 역학에 따라 검색 알고리즘입니다.