Progress Rate in Noisy Genetic Programming for Choosing λ - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique
Communication Dans Un Congrès Année : 2011

Progress Rate in Noisy Genetic Programming for Choosing λ

Résumé

Recently, it has been proposed to use Bernstein races for implementing non-regression testing in noisy genetic programming. We study the population size of such a (1+λ) evolutionary algorithm applied to a noisy fitness function optimization by a progress rate analysis and experiment it on a policy search application.

Domaines

Informatique et théorie des jeux [cs.GT]
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Jean-Baptiste Hoock  : Connectez-vous pour contacter le contributeur

https://inria.hal.science/inria-00622150

Soumis le : lundi 12 septembre 2011-09:33:10

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

Archivage à long terme le : mardi 13 novembre 2012-10:21:16

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Dates et versions

inria-00622150 , version 1 (12-09-2011)

Identifiants

  • HAL Id : inria-00622150 , version 1

Citer

Jean-Baptiste Hoock, Olivier Teytaud. Progress Rate in Noisy Genetic Programming for Choosing λ. Artificial Evolution, Oct 2011, Angers, France. ⟨inria-00622150⟩

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