유전자 프로그래밍에서 대리 변수를 사용하는 방법

비용이 많이 드는 적합도 평가가 필요한 진화 알고리즘의 속도를 높일 수 있는 한 가지 방법은 이를 대리 모델과 결합하는 것입니다. 대리 모델은 완전히 평가된 솔루션 샘플로부터 통계적 또는 기계 학습 기술을 통해 유도된 적합도 함수의 효율적으로 계산 가능한 근사치입니다. 그러나 이러한 모델은 일반적으로 수치적 표현을 요구하며, 따라서 유전자 프로그래밍(GP)의 트리 표현과 함께 사용할 수 없습니다. 본 논문에서는 GP와 함께 대리 모델을 사용할 수 있는 새로운 방법을 제시합니다. 대리 모델에 대한 입력으로 유전자형을 직접 사용하는 대신, 우리는 표현형 특성을 사용하는 것을 제안합니다. 이 표현형 특성은 효율적으로 계산할 수 있으며 동등성과 유사성의 근사적인 측정을 정의할 수 있게 해줍니다. 비용이 많이 드는 적합도 평가가 포함된 시뮬레이션 기반 GP의 예로서 확률적이고 동적인 작업장 시나리오를 사용하여, 이러한 아이디어가 대리 모델을 구축하고 GP의 수렴 속도와 솔루션 품질을 향상시키는 데 어떻게 사용될 수 있는지를 보여줍니다.