遗传编程在线学习

有没有人看到过使用online learning实现的GP，而不是标准的离线学习？我已经完成了一些遗传程序的工作，但我根本无法弄清楚什么是在线学习过程的好方法。遗传编程在线学习

请让我知道你是否有任何想法，看到任何实现，或有任何我可以看看的参考。

2010-04-13 Kiril

根据维基百科链接，在线学习“一次只能学习一个实例”。在线/离线标签通常指的是如何将训练数据输入监督回归或分类算法。由于遗传编程是一种启发式搜索，它使用评估函数来评估其解决方案的适应性，而不是带有标签的培训集，这些术语并不适用。

如果你问的是如果GP算法的输出（即最好的表型），可以使用，而它仍然是“寻找”更好的解决方案，我没有理由不，假设它是有道理的您的域名/应用程序。一旦GA/GP的人口达到某个阈值，您就可以将该解决方案应用到您的应用程序中，并继续运行GP，并在有更好的解决方案可用时切换到新的解决方案。

沿着这条线的一种方法是名为rtNEAT的算法，该算法试图使用遗传算法来实时生成和更新神经网络。

2010-04-13 13:36:17 Cerin

你的答案是与遗传*算法*（中使用的启发式，例如，组合优化问题）。OP的问题与遗传编程*有关 - 这是两个完全不同的东西，甚至在属种种方式中都没有涉及（即一个不包括另一个）。 – doug 2010-04-15 04:43:41

答案适用于GA和GP。是的，这两者是不同的，但他们使用相同的基因进化原理。 – Cerin 2010-04-16 13:39:00

我找到几个例子，通过Google学者搜索online Genetic Programming。

实际上，它看起来像他们找到了一种方法，使GP在实际活动修改机器人的控制系统的机内码 - 很酷！

同样是这些作者继续产生更多的相关工作，如这种改进：

希望他们的工作将是足以让你开始 - 我没有跟遗传编程足够的经验能够给你任何具体的建议。

2010-04-13 08:14:29

实际上，他们发现了一种方法，让GP在实际活动期间修改机器人控制系统的机器码 - 非常酷！

是的，在大学多特蒙德部门被严重到线性GP :-)

GP方案的直接执行与解释的代码有一定的优势，但在这些日子里你可能宁愿想去使用Java，C＃或Obj-C等动态语言，允许您在运行时编写类/方法，但仍然可以从某些运行时受益，而不是在原始CPU上运行。

在线学习方法似乎并不像“经典GP”那样绝对新颖或不同于我。从我的理解来看，它只是在运行时扩展了一组训练/健身/测试用例的一个例子。

欢呼声中，周杰伦

2011-12-11 12:41:53 Jay

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