Original title: Symbolická regrese a koevoluce
Translated title: Symbolic Regression and Coevolution
Authors: Drahošová, Michaela ; Žaloudek, Luděk (referee) ; Sekanina, Lukáš (advisor)
Document type: Master’s theses
Year: 2011
Language: cze
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract: [cze] [eng]
Symbolická regrese je úloha identifikace matematického popisu skryté závislosti experimentálně získaných dat. Symbolická regrese je úzce spjata se základními úlohami strojového učení. Tato práce se zabývá symbolickou regresí a jejím řešením založeném na principu genetického programování a koevoluce. Genetické programování je evolucí inspirovaná metoda strojového učení, která automaticky generuje celé programy v určitém programovacím jazyce. Koevoluce fitness prediktorů je optimalizační metoda modelování fitness, která snižuje náročnost a frekvenci výpočtu fitness. Tato práce se zabývá návrhem a implementací řešení symbolické regrese s užitím koevoluce fitness prediktorů a srovnáním s řešením bez užití koevoluce. Experimenty byly provedeny s použitím kartézského genetického programování. Symbolic regression is the problem of identifying the mathematic description of a hidden system from experimental data. Symbolic regression is closely related to general machine learning. This work deals with symbolic regression and its solution based on the principle of genetic programming and coevolution. Genetic programming is the evolution based machine learning method, which automaticaly generates whole programs in the given programming language. Coevolution of fitness predictors is the optimalization method of the fitness modelling that reduces the fitness evaluation cost and frequency, while maintainig evolutionary progress. This work deals with concept and implementation of the solution of symbolic regression using coevolution of fitness predictors, and its comparison to a solution without coevolution. Experiments were performed using cartesian genetic programming.
Keywords: cartesian genetic programming; coevolution; evolutionary algorithms; fitness modeling; fitness predictors.; genetic programming; Symbolic regression; evoluční algoritmy; genetické programování; kartézské genetické programování; koevoluce; modelování fitness; prediktory fitness.; Symbolická regrese

Institution: Brno University of Technology (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library.
Original record: http://hdl.handle.net/11012/54137

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-236994


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Master’s theses