Сравнительный анализ схем селекции и замещения для генетического программирования

Механизм селекции в генетическом программировании привлек внимание многих исследователей, в результате чего были предложена лексикейс селекция и её варианты. Однако схемы замещения часто выходят за рамки большинства исследований по генетическому программированию. В этой статье изучается влияние различных механизмов селекции, когда они применяются как к отбору родителей, так и к замещению. Цель исследования – оценить эффективность различных схем селекции родителей и селекции окружающей средой в генетическом программировании. Для этого в статье сравниваются четыре метода селекции родителей, семь методов замещения и два метода выбора первого родителя в паре, что дает в общей сложности 56 комбинаций. Эксперименты проводились на наборе из 10 регрессионных задач из коллекции PMLB dataset, а коэффициент детерминации использовался в качестве показателя качества. Для анализа значений качества решений использовались статистические тесты Манна – Уитни и ранжирование по Фридману. Анализ результатов показывает, что лексикейс селекция с уменьшенной выборкой может быть эффективным механизмом, выбор текущего индивида в качестве одного из родителей может быть полезным и что либо попарное сравнение, либо выбор лучших из родителей и потомков является эффективной стратегией замещения. Результаты, полученные в этом исследовании, могут быть применены для повышения эффективности решения задач символьной регрессии, которые часто возникают в аэрокосмической отрасли, например, для прогнозирования параметров деградации солнечных панелей или диаграмм направленности антенн.