arXiv · Neural and Evolutionary Computing· Nam H. Le·· 3 小时前AI 评分34
遗传编程中下游学习器如何重塑程序需演化的非线性
Relocating Nonlinearity: How a Downstream Learner Reshapes What Genetic Programming Must Evolve
AI 导读
研究将遗传编程程序作为下游学习器的输入,在布尔域中以 Fourier degree 1 到 6 调控目标非线性。线性学习器迫使演化程序精确达到目标 degree,30 次运行无一例外;树集成则用更简单程序、成功率高 4 倍。演化程序 degree 可作为运行期免费诊断指标,但学习器越强,程序可读性越低。
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