Node Preservation and its Effect on Crossover in Cartesian Genetic Programming
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저자
Mark Kocherovsky, Illya Bakurov, Wolfgang Banzhaf
개요
CGP(Cartesian Genetic Programming)에서 크로스오버는 성능 저하를 야기한다는 기존 통념과 달리, 노드 보존 크로스오버 기법을 통해 성능을 향상시킬 수 있음을 보였다. 본 논문에서는 노드 보존 여부에 따른 크로스오버(one-point, uniform, subgraph) 및 노드 돌연변이 연산자를 기존의 포인트 돌연변이와 비교하여, 기호 회귀 벤치마크 문제에서 노드 보존 기법이 검색 성능을 향상시키는 것을 확인했다.
시사점, 한계점
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CGP에서 크로스오버의 활용 가능성을 제시하며, 기존의 돌연변이 단독 방식에서 벗어나는 방향성을 제시
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노드 보존 기법이 CGP 크로스오버의 성능을 향상시킬 수 있음을 실험적으로 증명
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기존의 포인트 돌연변이 연산자보다 노드 돌연변이 연산자가 더 나은 성능을 보임
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일반적인 CGP 크로스오버 문제에 대한 해결책을 제시하는 데 기여
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실험은 기호 회귀 벤치마크 문제에 국한되어, 다른 문제 유형에 대한 일반화는 추가 연구 필요
