Diseño de filtros analógicos pasivos basados en programación genética

El diseño de filtros analógicos pasivos es una tarea que presenta alta complejidad por la cantidad de factores que intervienen en su desarrollo, relacionados principalmente con la topología del circuito y los distintos valores que pueden tomar sus componentes. La Programación Genética, que consiste en la aplicación de un procedimiento evolutivo similar al de los algoritmos genéticos a programas en lugar de a representaciones fijas de las posibles soluciones, constituye una herramienta poderosa para automatizar esa tarea, permitiendo alcanzar altos grados de eficiencia en el diseño. No obstante ello, también estas herramientas deben emplearse con cuidado en razón del elevado crecimiento de las poblaciones de individuos y el consecuente aumento del esfuerzo computacional. Por tal razón, en el presente trabajo se proponen técnicas tendientes a controlar estos aspectos negativos comprobándose su efectividad en experimentos controlados que demuestran su eficienciaPresentado en el Congreso GeneralRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Diseño de filtros analógicos pasivos basados en programación genética

El diseño de filtros analógicos pasivos es una tarea que presenta alta complejidad por la cantidad de factores que intervienen en su desarrollo, relacionados principalmente con la topología del circuito y los distintos valores que pueden tomar sus componentes. La Programación Genética, que consiste en la aplicación de un procedimiento evolutivo similar al de los algoritmos genéticos a programas en lugar de a representaciones fijas de las posibles soluciones, constituye una herramienta poderosa para automatizar esa tarea, permitiendo alcanzar altos grados de eficiencia en el diseño. No obstante ello, también estas herramientas deben emplearse con cuidado en razón del elevado crecimiento de las poblaciones de individuos y el consecuente aumento del esfuerzo computacional. Por tal razón, en el presente trabajo se proponen técnicas tendientes a controlar estos aspectos negativos comprobándose su efectividad en experimentos controlados que demuestran su eficienciaPresentado en el Congreso GeneralRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

How culture might constrain color categories

If language is crucial to the development of shared colour categories, how might cultural constraints influence the development of divergent category sets? We propose that communities arrive at different sets of categories because the tendency to group by perceptual similarity interacts with environmental factors (differential access to dying and printing technologies), to make different systems optimal for communication in different situations.</p

Language impairment and colour categories

Goldstein (1948) reported multiple cases of failure to categorise colours in patients that he termed amnesic or anomic aphasics. these patients have a particular difficulty in producing perceptual categories in the absence of other aphasic impairments. we hold that neuropsychological evidence supports the view that the task of colour categorisation is logically impossible without labels

Model-Based Problem Solving through Symbolic Regression via Pareto Genetic Programming.

Pareto genetic programming methodology is extended by additional generic model selection and generation strategies that (1) drive the modeling engine to creation of models of reduced non-linearity and increased generalization capabilities, and (2) improve the effectiveness of the search for robust models by goal softening and adaptive fitness evaluations. In addition to the new strategies for model development and model selection, this dissertation presents a new approach for analysis, ranking, and compression of given multi-dimensional input-response data for the purpose of balancing the information content of undesigned data sets.

The Root Causes of Code Growth in Genetic Programming

This paper discusses the underlying pressures responsible for code growth in genetic programming, and shows how an understanding of these pressures can be used to use to eliminate code growth while simultaneously improving performance. We begin with a discussion of two distinct components of code growth and the extent to which each component is relevant in practice. We then define the concept of resilience in GP trees, and show that the buildup of resilience is essential for code growth. We present simple modifications to the selection procedures used by GP that eliminate bloat without hurting performance. Finally, we show that eliminating bloat can improve the performance of genetic programming by a factor that increases as the problem is scaled in difficulty