Publicação: Programação genética paralela com Pareto: uma ferramenta para modelagem via regressão simbólica
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CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
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Resumo
Indução de programas envolve a descoberta de programas de computador que produzem
alguma saída desejada quando estes são submetidos a alguma entrada em particular.
Um exemplo é a regressão simbólica, ferramenta de modelagem que busca expressões de
funções matemáticas para ajustar determinado conjunto de dados multivariados, mapeando
variáveis de entrada para variáveis de saída de controle. A programação genética,
uma sub-área da computação evolutiva que usa analogia da teoria da evolução de Darwin
e algumas ideias de genética, é uma técnica automática para produzir programas de computador
amplamente usada para resolver problemas. No entanto, a implementação da
programação genética não é trivial para a maioria dos profissionais, além de demandar
alto poder computacional. Este trabalho apresenta uma implementação paralela de programação
genética simples de se manusear, otimizada para computadores de arquitetura
com múltiplos núcleos e que satisfaz o critério competitivo de simplicidade estrutural e
exatidão na predição, através de variação especial multiobjetiva de programação genética,
chamada programação genética com Pareto. A implementação proposta tem ganhos de
desempenho proporcionais à quantidade de núcleos disponíveis em uso, além de ter sido
aplicada com sucesso em diversos tipos de problemas de regressão.
Abstract
Program induction involves the inductive discovery of a computer program that produces
some desired output when presented with some particular input. An example is
the symbolic regression, a modeling tool that seeks mathematical expressions of functions
to fit a given multivariate data set, mapping input variables to output variables
of control. The genetic programming, a subarea of evolutive computing that uses an
analogy of Darwin s evolutionary theory and some ideas from the genetics field, is an
automatic technique for producing a computer program widely used to solve such problems.
However, implementing genetic programming is not trivial for most professionals,
besides demanding high computational power. This work presents a parallel implementation
of genetic programming simple to handle, optimized for computers with multicore
architecture, and satisfying competitive criteria of structural simplicity model and prediction
accurate model, through a special multi-objective flavor of a genetic programming,
called Pareto Genetic Programing. The proposed implementation has performance gains
proportional to the amount of available cores in use, and has been successfully applied to
several types of regression problems.
Palavras-chave
Programação genética, Processadores multicore, Dominância de Pareto, Genetic Programming, Multicore processors, Pareto dominance, Informática, Programação paralela (Computação), Inteligência artificial, Programação genética (Computação)
Citação
MARQUES, Leonardo Garcia. Parallel Pareto Genetic Programming: a tool to modeling
via symbolic regression. 2013. 113 f. Dissertação (Mestrado em Engenharias) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2013.