Regress\~ao simb\'olica via programa\c c\~ao gen\'etica: um estudo de caso com modelagem geof\'isica

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@PhdThesis{oai:ufu.br:295,

• title = "Regress{\~a}o simb{\'o}lica via programa{\c c}{\~a}o gen{\'e}tica: um estudo de caso com modelagem geof{\'i}sica",
• author = "Alexandre Grings",
• year = "2006",
• type = "Tese ou Dissertacao Eletronica",
• school = "Biblioteca Digital da Universidade Federal de Uberl{\^a}ndia",
• address = "Brazil",
• month = "24 " # feb,
• bibsource = "OAI-PMH server at oai.ibict.br",
• contributor = "Ant{\^o}nio Eduardo Costa Pereira and Joao Bosco da Mota Alves and M{\'a}rcia Aparecida Fernandes",
• format = "PDF",
• language = "PT",
• oai = "oai:ufu.br:295",
• rights = "Liberar o conte{\'u}do dos arquivos para acesso p{\'u}blico",
• keywords = "genetic algorithms, genetic programming, Symbolic regression, Gene expression programming, Geophisical modeling, Regressao simbolica, Programacao genetica, Programacao da expressao genica, Modelagem geofisica, CIENCIA DA COMPUTACAO, Programacao genetica Computacao",
• URL = "http://www.bdtd.ufu.br//tde_busca/arquivo.php?codArquivo=550.pdf",
• size = "133 pages",
• abstract = "A regress{\~a}o simb{\'o}lica, que consiste na manipula{\c c}{\~a}o de express{\~o}es matem{\'a}ticas para descobertade fun{\c c}{\~o}es que descrevam um conjunto de dados, foi uma tarefa exclusivamente humanaat{\'e} pouco tempo atr{\'a}s. Recentemente, foram desenvolvidas v{\'a}rias t{\'e}cnicas computacionais paraautomatizar a regress{\~a}o simb{\'o}lica. Uma dessas t{\'e}cnicas {\'e} a programa{\c c}{\~a}o gen{\'e}tica, uma sub{\'a}reada computa{\c c}{\~a}o evolutiva que usa analogia {\`a} teoria da evolu{\c c}{\~a}o de Darwin e id{\'e}ias do campoda Gen{\'e}tica para desenvolver um grupo de programas de computador na busca por solu{\c c}{\~o}es atarefas computacionais. O presente trabalho visa a testar as capacidades de regress{\~a}o simb{\'o}licada programa{\c c}{\~a}o gen{\'e}tica com objetivo de verificar sua viabilidade como ferramenta paraa pesquisa de um problema geof{\'i}sico. Esse problema diz respeito a fen{\^o}menos que ocorremna ionosfera, a regi{\~a}o da atmosfera ionizada pela a{\c c}{\~a}o dos raios solares, que desempenham umpapel fundamental para as telecomunica{\c c}{\~o}es. No intercurso dessa tentativa, faz-se o uso deduas implementa{\c c}{\~o}es tradicionais de programa{\c c}{\~a}o gen{\'e}tica e de uma variante, chamada programa{\c c}{\~a}oda express{\~a}o g{\^e}nica. Problemas como o sistema estudado demandam muito tempode processamento e mem{\'o}ria, desse modo, o trabalho culmina com uma implementa{\c c}{\~a}o distribu{\'i}dade programa{\c c}{\~a}o gen{\'e}tica 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.",
• notes = "in Portuguese",

}

Genetic Programming entries for Alexandre Grings

Citations