Experimentación en Programación Genetica Multinivel

• Autores: D. Camacho, F. Blazquez, Ricardo Aler Mur
• Localización: Inteligencia artificial: Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial, ISSN-e 1988-3064, ISSN 1137-3601, Vol. 5, Nº. 13, 2001 (Ejemplar dedicado a: Desarrollo de Sistemas Multi-Agentes), págs. 10-22
• Idioma: español
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• Resumen

  • La programación genética (PG) es una técnica de aprendizaje automático que se basa en la evolución de programas de ordenador mediante un algoritmo genético. Una versión avanzada de la PG intenta aprovechar las regularidades de los dominios a resolver aprendiendo simultáneamente subrutinas que codifiquen dichas regularidades. Dicha versión, denominada ADF (definición automática de funciones) permite reutilizar una subrutina varias veces dentro de un mismo individuo. Sin embargo, existe la posibilidad de que la misma subrutina pueda ser reaprovechada por varios individuos de la misma población. Existen varios sistemas que, en principio, permiten descubrir subrutinas válidas para muchos individuos de una población. Uno de los más avanzados es el de red dinámica DLGP propuesto por Racine, Schoenauer y Dague en 1998. Desgraciadamente, hasta el momento no existe ninguna evaluación experimental de DLGP. El objetivo de este artículo es presentar una extensa experimentación de algunos aspectos de DLGP y su análisis posterior. Además, los autores pretenden realizar una revisión de las variadas técnicas existentes en PG para evolucionar subrutinas.