Grammatical evolution

Abstract

Gramatická evoluce (GE) je nový přístup ke genetickému programování s užitím gramatiky, který umožňuje vývoj řešení v libovolném programovacím jazyce. Její existující implementace nemají dostatečnou dokumentaci a neposkytují reprodukovatelné výsledky vhodné pro další analýzu. Tato práce shrnuje metody GE a standardní metody užívané v evolučních algoritmech, a zkoumá existující implementace, především jedinou aktivně vyvíjenou, software GEVA. Na základě toho je navrženo a implementováno nové komplexní prostředí pro GE. Je modulární, dobře dokumentované, přenositelné, a poskytuje reprodukovatelné výsledky. Bylo testováno ve dvou standardních testovacích úlohách, v nichž dosáhlo srovnatelných výsledků a 10krát až 29krát lepšího výkonu než GEVA. Dále je předvedeno, jak ještě zlepšit výsledky a výkon pomocí technik nepodporovaných v GEVA, mimo jiné nových úprav již publikovaných metod bitové mutace a "citlivé" inicializace ( "sensible" initialisation). Tato práce a software tvoří dobrý základ pro další výzkum.

Grammatical evolution (GE) is a recent grammar-based approach to genetic programming that allows development of solutions in an arbitrary programming language. Its existing implementations lack documentation and do not provide reproducible results suitable for further analysis. This thesis summarises the methods of GE and the standard methods used in evolutionary algorithms, and reviews the existing implementations, foremost the only actively developed one, GEVA. A new comprehensive software framework for GE is designed and implemented based on this review. It is modular, well-documented, portable, and gives reproducible results. It has been tested in two benchmark applications, in which it showed competitive results and outperformed GEVA 10 to 29 times in computational time. It is also shown how to further improve the performance and results by using techniques unsupported by GEVA, including new modications to the previously published methods of bit-level mutation and "sensible" initialisation. The thesis and the software together form a solid foundation for further experiments and research.