Un estudio sobre la influencia de la funcion objetivo en evolucion gramatical para regresion simbolica

Abstract

—La evolucion gramatical es una variante ´ de la programacion gen ´ etica, que permite, entre otras ´ caracter´ısticas, introducir conocimiento del problema en el proceso de busqueda. Una de las aplicaciones m ´ as´ importantes de esta tecnica, al igual que de la progra- ´ macion gen ´ etica tradicional, es la regresi ´ on simb ´ olica. ´ La regresion simb ´ olica consiste en obtener expresiones ´ matematicas que modelen un conjunto de datos. Como ´ todo algoritmo evolutivo, la busqueda tiene que estar ´ guiada por una funcion objetivo. Esta funci ´ on objetivo, ´ en el caso de la regresion simb ´ olica, debe medir la ´ proximidad de la funcion matem ´ atica reportada por el ´ algoritmo a los datos objeto del problema. Por lo tanto, lo mas habitual es utilizar el error cuadr ´ atico medio, el ´ valor de R 2 , o alguna otra variante de la diferencia entre los puntos. En este art´ıculo investigamos la influencia de la utilizacion del error cuadr ´ atico medio y de ´ R 2 en el proceso de busqueda y en la calidad de las soluciones ´ obtenidas con evolucion gramatical en problemas de ´ regresion simb ´ olica.

J. Manuel Colmenar

Associate Professor

My research interests are focused on metaheuristics applied to optimization problems. I have worked on different combinatorial optimization problems applying trajectorial algorithms such us GRASP or VNS. Besides, I am very interested in applications of Grammatical Evolution, specifically in model and prediction domain, as alternative to machine learning approaches.