TinyverseGP: Towards a Modular Cross-domain Benchmarking Framework for Genetic Programming

要約

長年にわたり、Genetic Programming（GP）は進化しており、特にソリューションを表す方法において、多くの提案されたバリエーションがあります。
基本的にプログラム合成アルゴリズムであるため、複数の問題ドメインに取り組むことができます。
さまざまな表現が互いに比較されず、パフォーマンスが異なるドメインで測定されないため、現在のベンチマークイニシアチブは断片化されています。
この作業では、シンボリック回帰、論理合成、ポリシー検索など、複数の表現と問題ドメインをサポートするTinyverseGP（TinyGPに触発された）と呼ばれる統一されたフレームワークを提案します。

要約(オリジナル)

Over the years, genetic programming (GP) has evolved, with many proposed variations, especially in how they represent a solution. Being essentially a program synthesis algorithm, it is capable of tackling multiple problem domains. Current benchmarking initiatives are fragmented, as the different representations are not compared with each other and their performance is not measured across the different domains. In this work, we propose a unified framework, dubbed TinyverseGP (inspired by tinyGP), which provides support to multiple representations and problem domains, including symbolic regression, logic synthesis and policy search.

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