Resource-Limited Genetic Programming :

Replacing Tree Depth Limit

Plan

• Présentation du contexte

• Limite sur la profondeur des arbres

• Limite sur les ressources naturelles

• Expérimentation

• Résultat

• Conclusion des auteurs

• Mon avis

Introduction

• Cadre de l’article : Programmation Génétique sur des arbres

• Problématique : Grossissement du code conséquence des crossover

• Hypothèse : Remplacer la limite sur la profondeur des individus par une limite sur le total des ressources utilisée par toute la population

Introduction (suite)

Limite sur la profondeur des arbres

• Principe : donner une borne à la profondeur de chaque arbre

• Problèmes :– Aucune limitation avant que la borne de profondeur ne

soit atteinte– Peut empêcher de trouver la solution en cas de

problème très complexe– Peut renvoyer une solution d’une certaine profondeur

alors qu’il existe des solutions de moindre profondeur– Utilisation restreinte à la programmation génétique sur

des arbres

Limite sur la profondeur des arbres (suite)

• Solution présentée : limite dynamique

Ressources Naturelles Limitées

• Ressources : nombre de nœuds pour chaque individus

• Comparaison biologique : environnement avec des ressources naturelles limitées

• Rapport entre besoin de ressources pour le codage de l’individu et performance ?

• Conséquence : diminution de la population

Ressources Naturelles Limitées (suite)

• Problème des ressources restantes : – Les allouer aux individus les plus performants

de la génération précédente– Ne pas les utiliser

Expérimentation

• Régression sur 21 valeurs du polynôme x^4 + x³ +x² + x, sur l’intervalle [-1, 1]

• Population initiale de 500 individus (constitué par la variable x et les opérateur +, -, *, /, sin, cos, log, exp)

• 50 générations

• Seul l’opération de Cross-Over est utilisée

Expérimentation (suite)• Différentes méthodes :

– Pas de limitation : None– Limitation sur la profondeur des arbres (17) : Depth– Limitation sur les ressources globales (14500 ???)

avec allocation des ressources restantes aux meilleurs spécimens de la génération précédente : Rsteady

– Limitation sur les ressources globales sans allocation des ressources restantes : Rlow

Résultats

Résultats (suite)

Résultats (suite)

Conclusion

• Pas de pertes de performances• Pas de gains non plus• Certains problèmes liés à la limite de

profondeur résolus : lesquels ?• Reste le problème d’une augmentation non

contrôlée avant l’atteinte de la limite. Projet future : limite variable (tout comme pour la limite sur la profondeur

Mon avis

• Idée séduisante• Rapport efficacité et taille de l’individu ? • Expérimentation : nette diminution du nombre

d’individus, : favorisation de l’exploitation, au détriment de l’exploration. Thème non abordé.

• Expérimentation limitée à un exemple, pourquoi pas plus générale.

• Aucune conclusion concernant les allocations de ressources restantes.