Genetické programování

Na dnešním cvičení si v prostředí HeuristicLab vyzkoušíme GP v akci na těchto problémech:

• problém umělého mravence, stezka Santa Fe
• symbolická regrese
• klasifikace

HeuristicLab je aplikace pro definici a řešení optimalizačních problémů prostřednictvím implementovaných optimalizačních algoritmů. Jedná se o aplikaci pro Windows, v .NET frameworku.

• Máte-li na vlastním počítači Windows, instalace by měla být snadná.
• Máte-li na vlastním počítači Linux, mělo by jít aplikaci spouštět přes Mono, ale vyžaduje to více práce.
• Na školních počítačích:
  • Rebootujte počítače, v boot menu vyberte volbu s Mono (Debian 9 mono RO).
  • Po přihlášení byste měli vidět položku HeuristicLab v nabídce Applications/Development.
  • Pokud tam není, spusťte terminál a zkuste spustit /opt/HeuristicLab/HeuristicLab.sh.

Spuštění testovacích problémů:

• spusťte HL Optimizer
• na záložce Start Page v okně Samples zvolte příslušný problém
  • Genetic Programming - Artificial Ant
  • Genetic Programming - Symbolic regression
  • Genetic Programming - Symbolic Classification

Parametry se nastavují na záložkách Problem a Algorithm.

Výběr funkční sady:

• Artificial Ant - záložka Problem → Encoding SymbolicExpressionTree → SymbolicExpressionTree.Grammar: Simple Grammar
• Symbolic regression, Symbolic Classification → záložka Problem → SymbolicExpressionTreeGrammar: TypeCoherentExpressionGrammar

Fitness:

• Záložka Problem → Evaluator → Details → Value

Použití vlastního csv souboru pro Symbolic Regression:

• Pozor: musí být vybrán správný Separator a Decimal Separator

Vše je na záložce Results.

Kromě různých statistik je tam i něco jako Best Solution nebo Best training solution, kde jsou podrobné charakteristiky nejlepšího nalezeného řešení.

• různé funkční sady
• různá data, např. SR_data
• různé nastavení
  • velikosti populace,
  • maximální hloubky generovaných výrazů,
  • pravděpodobnosti křížení a mutace,
  • selekce
• různé instance klasifikačního a regresního problému
• …