PhD thesis,
Regressão simbólica via programacão genética: um estudo de caso com modelagem geofísica
Biblioteca Digital da Universidade Federal de Uberlândia, Brazil, Tese ou Dissertacao Eletronica, (24 February 2006)
Abstract
A regressão simbólica, que consiste na
manipulacão de expressões matemáticas
para descobertade funcões que descrevam um
conjunto de dados, foi uma tarefa exclusivamente
humanaaté pouco tempo atrás. Recentemente,
foram desenvolvidas várias técnicas
computacionais paraautomatizar a regressão
simbólica. Uma dessas técnicas é a
programacão genética, uma subáreada
computacão evolutiva que usa analogia à
teoria da evolucão de Darwin e idéias do
campoda Genética para desenvolver um grupo de
programas de computador na busca por solucões
atarefas computacionais. O presente trabalho visa a
testar as capacidades de regressão simbólicada
programacão genética com objetivo de
verificar sua viabilidade como ferramenta paraa
pesquisa de um problema geofísico. Esse problema
diz respeito a fenômenos que ocorremna ionosfera, a
região da atmosfera ionizada pela acão dos
raios solares, que desempenham umpapel fundamental para
as telecomunicacões. No intercurso dessa
tentativa, faz-se o uso deduas implementacões
tradicionais de programacão genética e de
uma variante, chamada programacãoda
expressão gênica. Problemas como o sistema
estudado demandam muito tempode processamento e
memória, desse modo, o trabalho culmina com uma
implementacão distribuídade programa\c
cão genética com o intuito de acelerar o
processamento da modelagem.; Symbolic regression, which
is in principal the handling of mathematical
expressions for finding a function that describes a
data set, was until recently carried out exclusively by
humans. But now, several computational techniques of
symbolic regression automatisation have appeared.One of
these techniques is genetic programming, a subarea of
evolutive computing that uses an analogy to Darwin's
evolutionary theory and some ideas from the Genetics
field to develop group of computer programs in a search
for solutions to computational tasks. This work aims to
test the symbolic regression capabilities of genetic
programming with the objective of verifying its
viability as a tool for a specific geophysical
research. This research concerns phenomena that occurs
in the ionosphere, the region of earth's atmosphere
ionised by the action of solar rays,that play a
fundamental role in telecommunications. In the course
of this trial, we used two implementations of
traditional genetic programming and one implementation
of a variant, named gene expression programming.
Problems like the one under study demand a lot of
processor time and are memory consuming, therefore, the
work culminates with a distributed implementation of
genetic programming with the objective of accelerating
the modelling process.
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