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병렬 유전자 프로그래밍을 이용한 Symbolic Regression
Symbolic regression based on parallel Genetic Programming 원문보기

디지털융복합연구 = Journal of digital convergence, v.18 no.12, 2020년, pp.481 - 488  

김찬수 (공주대학교 응용수학과) ,  한근희 (공주대학교 응용수학과)

초록
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기호적 회귀분석 (Symbolic Regression)은 회귀분석에서 주어진 데이터에 대하여 종속변수와 독립변수들 사이의 관계를 설명할 수 있는 함수를 직접 생성하는 분석방법으로서 Genetic Programming 이 본 분야의 연구에 가장 선도적으로 적용되고 있으며, 고정된 모델로부터 매개변수들의 최적화를 추구하는 다른 회귀분석 알고리즘들에 비하여 해석이 가능한 모델을 직접 도출할 수 있다는 장점을 갖는다. 본 연구에서는 Coarse grained 병렬 모델에 기반한 Parellel Genetic Programming 을 이용한 symbolic regression 알고리즘을 제시하고 제시된 알고리즘을 PMLB 데이타에 적용하여 해당 알고리즘의 효용성을 분석하고자 한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Symbolic regression is an analysis method that directly generates a function that can explain the relationsip between dependent and independent variables for a given data in regression analysis. Genetic Programming is the leading technology of research in this field. It has the advantage of being ab...

주제어

#기호적 회귀분석   #유전자 알고리즘   #유전자 프로그래밍   #병렬모델   #PMLB 데이터  

표/그림 (8)

참고문헌 (15)

  1. Holland, J. H. (1975), Adaptation in Natural and Artificial Systems: An Introductory Analysis with Applications to Biology, Control and Atrificial Intelligence. MIT Press. 

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  14. Luke, S (2003). Modification point depth and genome growth in genetic programming, Evolutionary Computation 11. 67-106. 

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  15. Luke, S (2000). Two fast tree-creation algorithms for genetic programming, IEEE Transactions on Evolutionary Computation 4, 274-283. 

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