Bandit-Based Genetic Programming - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique
Communication Dans Un Congrès Année : 2010

Bandit-Based Genetic Programming

Jean-Baptiste Hoock
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 861616
Machine Learning and Optimisation
Olivier Teytaud
Laboratoire de Recherche en Informatique
Machine Learning and Optimisation
CV

Résumé

We consider the validation of randomly generated patterns in a Monte-Carlo Tree Search program. Our bandit-based genetic programming (BGP) algorithm, with proved mathematical properties, outperformed a highly optimized handcrafted module of a well-known computer-Go program with several world records in the game of Go.

Domaines

Informatique et théorie des jeux [cs.GT]
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Origine Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Jean-Baptiste Hoock  : Connectez-vous pour contacter le contributeur

https://inria.hal.science/inria-00452887

Soumis le : mardi 14 juin 2011-13:33:23

Dernière modification le : lundi 12 février 2024-09:48:04

Archivage à long terme le : dimanche 4 décembre 2016-15:41:01

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Dates et versions

inria-00452887 , version 1 (15-02-2010)
inria-00452887 , version 2 (14-06-2011)

Identifiants

  • HAL Id : inria-00452887 , version 2

Citer

Jean-Baptiste Hoock, Olivier Teytaud. Bandit-Based Genetic Programming. 13th European Conference on Genetic Programming, Apr 2010, Istanbul, Turkey. ⟨inria-00452887v2⟩

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