Syntéza Boolean Parity Funkce jakýmkoliv evolučním algoritmem - komparativní studie

Abstract

Tento příspěvek popisuje novou metodu, která umožňuje řešit různé problémy z oblasti symbolické regrese. Myšlenka symbolické regrese byla poprvé navržena J. R. Kozou v takzvaném genetickém programování a C. Ryanem v gramatické evoluci. V tomto příspěvku jsou popsány a vysvětleny hlavní principy analytického programování zahrnující některé ukázky možností syntézy vhodných řešení zvaných programy stejně dobře jako v genetickém programování nebo gramatické evoluci. Byla provedena komparativní studie, která byla zaměřena na problém Boolean - even - 3 parity z Kozova genetického programování, které bylo řešené pomocí analytického programování s využitím čtyř evolučních algoritmů: simulovaného žíhání, genetického algoritmu, diferenciální evoluce a samoorganizujícího se migračního algoritmu.

This contribution is introducing novelty method which allows to solve various problems from symbolic regression domain. An idea of symbolic regression was firstly proposed by J. R. Koza in so called genetic programming and by C. Ryan in grammatical evolution. In this contribution main principles of analytic programming are described and explained, including some demonstration of its ability to synthesise suitable solutions called programs as well as in genetic programming or grammatical evolution. A comparative study was also carried out. This comparative study is concerned to Boolean even-3-parity problems from Koza's genetic programming which are solved by means of analytical programming applied by means of four evolutionary algorithms: simulated annealing, genetic algorithm, differential evolution and self-organizing migrating algorithm.