Lexicase selection promotes effective search and behavioural diversity of solutions in Linear Genetic Programming
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Linear Genetic Programming (LGP) is an evolutionary algorithm aimed at solving computational problems, most common problem types being symbolic regression and classification. The standard method for selecting the parent individuals that get to undergo modification at each generation of the algorithm is tournament selection, which operates based on an aggregate fitness value computed on the whole training dataset. Lexicase selection, a novel parent selection method introduced by Lee Spector and his research group, works differently by randomly ordering the samples in the training dataset and using each of them in turn to eliminate parent candidates from consideration. As a result it allows for selecting specialist individuals, which perform well on some samples but badly on others, instead of generalist individuals whose average performance on all of the samples is good. Lexicase selection has previously been tested on tree-GP and PushGP, but not on LGP. In this study, we use three different benchmark problems to compare its performance to tournament selection, investigating the mean best fitness values of the test runs at each generation, as well as the effect of the parent selection operator on behavioural diversity. We conclude that lexicase selection drives the search towards good solutions more effectively than tournament selection, and that this effect correlates with improved behavioural diversity in most cases.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle