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

Resumen

—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.

Publicación
XVIII Conferencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial (CAEPIA 2018) 23-26 de octubre de 2018 Granada, España
J. Manuel Colmenar
J. Manuel Colmenar
Artificial Intelligence Professor

Mis intereses de investigación se centran en las metaheurísticas aplicadas a problemas de optimización. He trabajado en diferentes problemas de optimización combinatoria aplicando algoritmos trajectoriales como GRASP o VNS. Además, estoy muy interesado en las aplicaciones de la Evolución Gramatical, específicamente en el dominio de los modelos y la predicción, como alternativa a los enfoques de aprendizaje automático.