一种具有几何语义算子的高效遗传规划系统及其在人体口服生物利用度预测中的应用
神经与进化计算
2012-08-14 v1
摘要
最近，为遗传规划定义了一类新的遗传算子，称为几何语义算子。与仅基于个体语法的标准遗传算子不同，这些新算子基于其语义，即训练数据上的输入 - 输出对集合。此外，这些算子具有一个有趣的性质：对于任何旨在匹配给定输入和输出数据的问题（例如回归和分类），它们能诱导单峰适应度景观。然而，这些算子的当前定义存在一个严重局限：它们导致种群中个体规模呈指数增长，因此在实践中无法使用。本文旨在克服这一局限，提出一种以极高效率实现几何语义算子的新型遗传规划系统。为展示所提系统的强大能力，我们将其用于解决药代动力学领域的一个复杂现实应用：预测潜在新药物的人体口服生物利用度。除了在训练数据上表现出预期的优异性能（因为适应度景观是单峰的）外，我们还报告了该系统至少在所研究应用中具有出色的泛化能力。事实上，它优于标准遗传规划以及一系列其他知名的机器学习方法。
引用
@article{arxiv.1208.2437,
title = {An Efficient Genetic Programming System with Geometric Semantic Operators and its Application to Human Oral Bioavailability Prediction},
author = {Mauro Castelli and Luca Manzoni and Leonardo Vanneschi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1208.2437},
year = {2012}
}