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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/14557
Document type: | Dissertação |
Access type: | Acesso Aberto |
Title: | Programação genética paralela com Pareto: uma ferramenta para modelagem via regressão simbólica |
Alternate title (s): | Parallel Pareto Genetic Programming: a tool to modeling via symbolic regression |
Author: | Marques, Leonardo Garcia |
First Advisor: | Yamanaka, Keiji |
First member of the Committee: | Soares, Alexsandro Santos |
Second member of the Committee: | Calixto, Wesley Pacheco |
Third member of the Committee: | Freitas, Sergio Antonio Andrade de |
Summary: | 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. |
Keywords: | Programação genética Processadores multicore Dominância de Pareto Genetic Programming Multicore processors Pareto dominance Informática Programação paralela (Computação) Inteligência artificial Programação genética (Computação) |
Area (s) of CNPq: | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA |
Language: | por |
Country: | BR |
Publisher: | Universidade Federal de Uberlândia |
Institution Acronym: | UFU |
Department: | Engenharias |
Program: | Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica |
Quote: | 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. |
URI: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/14557 |
Date of defense: | 26-Nov-2013 |
Appears in Collections: | DISSERTAÇÃO - Engenharia Elétrica |
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