Semantics is a growing area of research in Genetic programming (GP) and refers to the behavioural output of a Genetic Programming individual when executed. This research expands upon the current understanding of semantics by proposing a new approach: Semantic-based Distance as an additional criteriOn (SDO), in the thus far, somewhat limited researched area of semantics in Multi-objective GP (MOGP). Our work included an expansive analysis of the GP in terms of performance and diversity metrics, using two additional semantic-based approaches, namely Semantic Similarity-based Crossover (SCC) and Semantic-based Crowding Distance (SCD). Each approach is integrated into two evolutionary multi-objective (EMO) frameworks: Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II) and the Strength Pareto Evolutionary Algorithm 2 (SPEA2), and along with the three semantic approaches, the canonical form of NSGA-II and SPEA2 are rigorously compared. Using highly-unbalanced binary classification datasets, we demonstrated that the newly proposed approach of SDO consistently generated more non-dominated solutions, with better diversity and improved hypervolume results.


翻译:在遗传方案制定(GP)中,语义学是一个日益增长的研究领域,它指基因方案执行时基因方案个人的行为产出。这一研究通过提出一种新办法,扩大了目前对语义学的理解:语义为基础的距离作为额外的批评(SDO),迄今为止,在多目标方案(MOG)中,对语义学的研究范围有些有限,在多目标方案(MOG)中,我们的工作包括利用另外两种基于语义的方法,即基于语义的跨交界和基于语义的聚众距离(SCD),从业绩和多样性指标的角度对基因方案进行广泛的分析。我们的工作包括利用另外两种基于语义的方法,即基于语义的类似交界(SCC)和基于语义的聚众距离(SCD),扩大目前对语义学的理解。每一种方法都被纳入两个进化多目标(EMO)框架:无主理的理理理理理理理理理理理理理理理(Sgorithim II (NS-II) ) 和动力进化进化2(SPEA2),以及三种语系方法,NSGA-II 和SDODA-SD-SD-SD-SD-SDRU-NA-NA-SD-SDA-SD-NA-SDU-S-S-S-S-S-SD-S-S-SD-NA-S-S-SD-SD-SD-SD-SD-SD-SD-SD-SDR 和SD-SD-SD-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-SD-SD-SD-SD-SD-S-S-SD-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-

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