Show simple item record

Fitness Predictors in Genetic Programming



dc.contributor.advisorPošík Petr
dc.contributor.authorJan Mayer
dc.date.accessioned2020-06-11T14:35:20Z
dc.date.available2020-06-11T14:35:20Z
dc.date.issued2020-06-11
dc.identifierKOS-881196224805
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10467/87839
dc.description.abstractPočítačové programy v genetickém programování je třeba ohodnotit na velkém množství testů, aby mohla být změřena jejich kvalita. Tento proces může být urychlen, pokud jsou k ohodnocení použity pouze malé podmnožiny testovacího datasetu zvané fitness prediktory. Používané metody konstruují fitness prediktory pomocí koevoluce fitness prediktorů a počítačových programů. V této práci jsme navrhli metodu konstruující prediktory bez použití koevoluce. Porovnali jsme navrhnutou metodu a používané metody na šesti problémech symbolické regrese. Na dvou jednoduchých problémech urychlila navrhnutá metoda evoluci zdaleka nejvíce ze všech porovnávaných metod, ale na zbytku problémů byly její výsledky znatelně horší než výsledky prediktorů vytvořených koevolucí.cze
dc.description.abstractIn genetic programming, computer programs have to be evaluated on many test cases in order to measure their performance. To accelerate this process, smaller subsets of the training dataset called fitness predictors can be used. The known methods construct the fitness predictors using coevolution of fitness predictors and computer programs. In this thesis, we proposed a method of fitness predictor construction, which does not rely on coevolution. We compared the known and proposed methods using six symbolic regression problems. On two simple problems, the proposed method accelerated the evolution the most from all compared methods, but on the rest of the problems, it performed noticeably worse than the coevolved predictors.eng
dc.publisherČeské vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.cze
dc.publisherCzech Technical University in Prague. Computing and Information Centre.eng
dc.rightsA university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.htmleng
dc.rightsVysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.htmlcze
dc.subjectgenetické programovánícze
dc.subjectfitness prediktorycze
dc.subjectkoevolucecze
dc.subjectgenetic programmingeng
dc.subjectfitness predictorseng
dc.subjectcoevolutioneng
dc.titlePrediktory fitness v genetickém programovánícze
dc.titleFitness Predictors in Genetic Programmingeng
dc.typebakalářská prácecze
dc.typebachelor thesiseng
dc.contributor.refereeKubalík Jiří
theses.degree.disciplineInformatika a počítačové vědycze
theses.degree.grantorkatedra kybernetikycze
theses.degree.programmeOtevřená informatikacze


Files in this item





This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record