3 research outputs found
PonyGE2: Grammatical Evolution in Python
Grammatical Evolution (GE) is a population-based evolutionary algorithm,
where a formal grammar is used in the genotype to phenotype mapping process.
PonyGE2 is an open source implementation of GE in Python, developed at UCD's
Natural Computing Research and Applications group. It is intended as an
advertisement and a starting-point for those new to GE, a reference for
students and researchers, a rapid-prototyping medium for our own experiments,
and a Python workout. As well as providing the characteristic genotype to
phenotype mapping of GE, a search algorithm engine is also provided. A number
of sample problems and tutorials on how to use and adapt PonyGE2 have been
developed.Comment: 8 pages, 4 figures, submitted to the 2017 GECCO Workshop on
Evolutionary Computation Software Systems (EvoSoft
Ensemble SGE
Este documento diz respeito a um projeto de investigação que decorreu no âmbito de
projeto de final de curso do Mestrado em Informática e Sistemas, ramo de Tecnologias
de Informação e Conhecimento que decorreu no Instituto Superior de Engenharia de
Coimbra. Está integrado na área da aprendizagem automática e tem como principal
objetivo desenvolver uma nova framework suportada pelo SGE para resolver
problemas de aprendizagem supervisionada, e tem o nome de Ensemble SGE.
O Ensemble SGE, utiliza o SGE que é um algoritmo de evolução automática de
programas, para gerar vários modelos capazes de resolver um problema. E
posteriormente utiliza técnicas de aprendizagem por Ensemble para agregar alguns
dos modelos gerados e produzir um Ensemble.
Neste trabalho foram abordados 3 problemas de regressão simbólica. Duas
aproximações a funções conhecidas, polinómio de quarto grau e o polinómio de Pagie
e por fim Boston Housing, um problema em que dadas características de uma casa é
necessário prever o seu preço.
Os resultados deste projeto são positivos, é demonstrado que é possível obter
Ensembles capazes de resolver alguns problemas de uma melhor forma, que o melhor
modelo gerado pelo SGE. A performance obtida pela utilização de Ensembles é maior
comparativamente a modelos simples gerados pelo SGE. A framework foi
implementada e disponibilizada com possíveis casos de teste.
Concluindo, a escolha dos modelos constituintes do Ensemble é a decisão mais
importante, pois não foi encontrada nenhuma maneira exata de o fazer, ou seja,
apenas por métodos experimentais. O Ensemble SGE também consegue detetar
situações de overfitting mais cedo que o melhor modelo do SGE ao longo das
gerações. Isto porque o Ensemble SGE utiliza vários indivíduos de uma população