Original title: Porovnání variant genetického programování v úloze symbolické regrese
Translated title: Comparison of Genetic Programming Variants in the Symbolic Regression Task
Authors: Doležal, Petr ; Hurta, Martin (referee) ; Drahošová, Michaela (advisor)
Document type: Bachelor's theses
Year: 2022
Language: cze
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract: [cze] [eng]
Tato práce se zabývá porovnáváním různých variant genetického programování v úloze symbolické regrese. Na zadaných úlohách zkoumá rychlost konvergence a kvalitu nalezeného řešení. Klade si za cíl porovnat kartézské genetické programování, stromové genetické programování a jejich modifikace pomocí koevoluce. Byla použita vlastní implementace (bez využití knihoven), kde jednotlivé varianty spolu sdílí převážnou část kódu. Součástí práce je i ověření použitelnosti implementovaných přístupů při analýze reálných dat. Na základě experimentů bylo zjištěno, že všechny zkoumané přístupy jsou použitelné pro provádění symbolické regrese. Nejlepších výsledků ve zkoumaných oblastech (rychlost konvergence, kvalita nalezeného řešení) dosahovalo kartézské genetické programování s koevolucí.  This thesis deals with comparison of genetic programming variants it the task of symbolic regression. Time to converge and quality of evolved solutions are evaluated on nine chosen benchmarks. In particular, tree-based genetic programming, cartesian genetic programming and their modifications using coevolutionary algorithm are investigated. An own implementation of employed methods (without a specific library use) allows to share as much code as possible. Moreover, an analysis of implemented methods efficiency on real world data is provided. Experimental results show that all of the investigated approaches are capable of finding solutions using symbolic regression. Cartesian genetic programming enhanced with coevolution seems to be the most suitable of the investigated approaches in terms of evolved solution quality and time to converge.
Keywords: cartesian genetic programming; coevolution.; genetic programming; Symbolic regression; genetické programování; kartézské genetické programování; koevoluce; 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/11012/207338

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-504880


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