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Cartesian genetic programming
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Cartesian Genetic Programming 运行时分析布尔函数
一篇新论文分析了笛卡尔遗传编程（CGP）在演化布尔函数时的运行时。研究人员为 CGP 使用 D 个二元门构建 n 个输入的合取式建立了一个渐近界限 O(n D^5)，在采用非严格选择时改进到 O(n D^4)。该研究还证明了 CGP 需要指数时间来演化异或，这一发现得到了实验结果的支持。
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研究探索用于改进笛卡尔遗传编程的重组算子
一篇新的研究论文通过检查基于重组的算子，探讨了笛卡尔遗传编程（CGP）的改进。传统上，CGP主要依赖变异，而重组方法由于感知到的性能限制而常常被忽视。本研究使用符号回归的SRBench平台，研究了两种特定的重组算子：子图交叉和离散表型重组。研究结果表明，通过超参数优化，基于重组的CGP可以获得更高的性能。
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遗传编程使用Transformer变异进行电路设计
研究人员开发了一种使用遗传编程的新方法来设计近似算术电路，该方法通过基于Transformer的变异算子进行增强。这种混合方法旨在通过整合标准的变异算子和新颖的基于Transformer的变异算子来克服进化设计过程中的停滞。该系统在代表近似乘法器的遗传编程染色体的大型数据集上进行了训练，并已证明与现有的最先进库相比，能够实现更好的误差和性能权衡。