In artificial intelligence, genetic programming (GP) is a technique whereby computer programs are encoded as a set of genes that are then modified (evolved) using an evolutionary algorithm (often a genetic algorithm - "GA"). The result is a computer program able to perform well in a predefined task. Often confused to be a kind of genetic algorithm, GP can indeed be seen as an application of genetic algorithms to problems where each individual is a computer program. The methods used to encode a computer program in an artificial chromosome and to evaluate its fitness with respect to the predefined task are central in the GP technique and still the subject of active research.

Property Value
dbo:abstract
  • In artificial intelligence, genetic programming (GP) is a technique whereby computer programs are encoded as a set of genes that are then modified (evolved) using an evolutionary algorithm (often a genetic algorithm - "GA"). The result is a computer program able to perform well in a predefined task. Often confused to be a kind of genetic algorithm, GP can indeed be seen as an application of genetic algorithms to problems where each individual is a computer program. The methods used to encode a computer program in an artificial chromosome and to evaluate its fitness with respect to the predefined task are central in the GP technique and still the subject of active research. (en)
  • 25بك المحتوى هنا ينقصه الاستشهاد بمصادر. يرجى إيراد مصادر موثوق بها. أي معلومات غير موثقة يمكن التشكيك بها وإزالتها. (مارس 2016)25بك هذه مقالة غير مراجعة. ينبغي أن يزال هذا القالب بعد أن يراجعها محرر ما عدا الذي أنشأها؛ إذا لزم الأمر فيجب أن توسم المقالة بقوالب الصيانة المناسبة. (أكتوبر 2009) في الذكاء الاصطناعي، الخوارزمية التطورية (بالإنجليزية: Evolutionary algorithms) هي مجموعة فرعية من الحسابات التطورية، قاعدة عامة من سكان لحل مشكلة عامة من {5{/5} الأمثلة الخوارزمية. الخوارزمية التطورية تستخدم بعض الآليات المستوحاة من التطور البيولوجي : الاستنساخ، الطفرة، إعادة التركيب، والاختيار. الحلول المرشحة للمشكلة الأمثل تلعب دور الأفراد في قطاع من السكان، المهمة الملائمة تحدد البيئة التي تتم فيها "حياة" الحلول (انظر أيضا رياضيات الاستمثال). تطور السكان يأخذ مكانه بعد التطبيق المتكرر للعملية أعلاه. التطور الاصطناعي يصف العملية الفردية التي تنطوي على الخوارزميات التطورية ؛الخوارزمية التطورية هي المكونات الفردية التي تساهم في التطور الاصطناعي. الخوارزميات التطورية غالبا ما تقوم بأداء جيد لإيجاد حلول تقريبية لجميع أنواع المشاكل لأنها من الناحية المثالية لا تجعل أي افتراض حول {0المهمة الملائمة الكامنة وراء المشهد،{/0} وهذا التعميم هو مبين من النجاحات التي تحققت في مجالات متنوعة مثل الهندسة,الفن،علم الاحياء الاقتصاد، التسويق،علم الوراثة، عمليات البحوث، علم الإنسان الآلي، العلوم الاجتماعية الفيزياء السياسة والكيمياء[بحاجة لمصدر] بصرف النظر عن فائدتها كمحسن للرياضيات ،الاحتساب التطوري والخوارزميات استخدمت أيضا بوصفها إطارا تجريبيا يمكن من خلاله التحقق من صحة النظريات حول التطور البيولوجي والانتقاء الطبيعي، ولا سيما من خلال العمل في ميدان [الحياة الاصطناعية]. من تقنيات الخوارزميات التطورية التي تطبق على نمذجة التطور البيولوجي تقتصر عادة على الاستكشافات من العمليات التطورية الصغرى، ولكن بعض المحاكاة باستخدام الكمبيوتر، مثل تييرا وأفيدا ،حاولت وضع نموذج دينامكيات التطورية العظمى. وجود العديد من القيود على الخوارزميات التطورية من المحتمل أنه ناتج عن عدم وجود نمط وراثي واضح - لتمييز النمط الظاهري. في الطبيعة، في خلية البويضة المخصبة يخضع لعملية معقدة معروفة بالجنيني لتصبح ناضجة بالنمط الظاهري. هذا الترميز غيرالمباشرنحتاجه[بحاجة لمصدر] لجعل البحث الجيني أكثر قوة (أي يقلل من احتمال حدوث طفرات قاتلة)، وأيضا قد يحسن قابلية الكائن على التطور. العمل في الآونة الأخيرة في ميدان خلق المضغة المصطنعة، أو اصطناعية نظم الانمائية، تسعى لمعالجة هذه الشواغل. (ar)
  • En la inteligencia artificial, la programación genética (GP, de sus siglas en inglés: Genetic Programming) es una metodología basada en los algoritmos evolutivos e inspirada en la evolución biológica para desarrollar automáticamente programas de computadoras que realicen una tarea definida por el usuario. Es una especialización de los algoritmos genéticos (GA, de sus siglas en inglés: Genetic Algorithms) donde cada individuo es un programa de computadora. Es una técnica de aprendizaje automático utilizada para optimizar una población de programas de acuerdo a una función de ajuste o aptitud (en inglés: fitness function) que evalúa la capacidad de cada programa para llevar a cabo la tarea en cuestión. (es)
  • La programmation génétique est une méthode automatique inspirée par le mécanisme de la sélection naturelle tel qu'il a été établi par Charles Darwin pour expliquer l'adaptation plus ou moins optimale des organismes à leur milieu. Elle a pour but de trouver par approximations successives des programmes répondant au mieux à une tâche donnée. (fr)
  • La programmazione genetica (GP) è una metodologia di programmazione automatizzata, ispirata dall'evoluzione biologica, per scoprire programmi informatici che svolgano in maniera ottimale un determinato compito. È una particolare tecnica di apprendimento automatico che usa un algoritmo evolutivo per ottimizzare una popolazione di programmi di computer secondo un paesaggio adattativo determinato dall'abilità del programma di arrivare a un risultato computazionalmente valido (ovvero di saper svolgere il compito dato). (it)
  • 遺伝的プログラミング(いでんてきプログラミング、英: Genetic Programming, GP)は、メタヒューリスティックなアルゴリズムである遺伝的アルゴリズムを拡張したもので、進化的アルゴリズムの四つの主要な方法論の内の一つでもある。 (ja)
  • Programowanie genetyczne, GP (ang. genetic programming) – zautomatyzowana metoda mająca na celu tworzenie programów komputerowych w oparciu o ogólną definicję problemu. Innymi słowy programowanie genetyczne pozwala, w oparciu o wysokopoziomową definicję mówiącą co ma być zrobione, automatycznie stworzyć program, który owo zagadnienie rozwiąże. Po raz pierwszy programowanie genetyczne zostało przedstawione w pracy Nichaela L. Cramera w 1985 r. Nieco później zostało ponownie wynalezione przez Jürgena Schmidhubera w 1987 r. Po raz trzeci GP zostało odkryte i opisane przez Johna Kozę w książce zatytułowanej Genetic Programming: On the Programming of Computers by Means of Natural Selection (1992). Koza silnie zaangażował się w tematykę GP i napisał na ten temat wiele artykułów i książek, a tym samym spopularyzował tę metodę na świecie. (pl)
  • Programação genética é uma técnica automática de programação que propicia a evolução de programas de computadores que resolvem (ou aproximadamente resolvem) problemas. Ela manipula soluções corretas e incorretas, encoraja inconsistências e abordagens contraditórias, não apresenta uma variabilidade dinâmica lógica, é predominantemente probabilística, produz soluções não-parcimoniosas e não apresenta um critério de terminação claramente definido. Na programação genética, os indivíduos da população não são seqüências de bits, mas sim programas de computador armazenados na forma de árvores sintáticas. Tais programas é que são os candidatos à solução do problema proposto. Na programação genética, a recombinação se dá pela troca de subárvores entre dois indivíduos candidatos à solução. A implementação de programação genética é conceitualmente imediata quando associada a linguagens de programação que permitem a manipulação de um programa computacional na forma de uma estrutura de dados, inclusive por possibilitar que novos dados do mesmo tipo e recém-criados sejam imediatamente executados como programas computacionais. No entanto, qualquer linguagem computacional capaz de implementar (mesmo que indiretamente) a mesma estrutura de dados pode ser potencialmente empregada. * linguagem original da programação genética: LISP * linguagem mais utilizada nas aplicações recentes: C Como qualquer outro sistema computacional inspirado na natureza, a programação genética tem dois propósitos básicos: 1. * servir de ferramenta para a solução de problemas de engenharia; 2. * servir de modelo científico simplificado para processos naturais. Na prática, qualquer implementação de programação genética vai envolver, ao menos parcialmente, ambos os propósitos básicos mencionados acima. O campo de estudo vem sendo aplicado em diversas áreas do conhecimento, como Engenharia de Software, Circuitos Digitais, Mineração de Dados, Biologia Molecular e outras. Os algoritmos genéticos foram popularizados por Holland [Holland, 1975]. Ele utilizou o conceito de cromossomos como estrutura básica do indivíduo, representado computacionalmente por cadeias binárias. Em 1992 John Koza usou algoritmos genéticos para desenvolver programas para realizar certas tarefas. Ele chamou seu método de programação genética. Inicialmente, foram usados programas em LISP porque programas nessa linguagem podem ser expressos na forma de árvores, que são objetos utilizados pelos algoritmos genéticos. (pt)
  • 遗传编程或称基因编程,簡稱GP,是一种从生物演化过程得到灵感的自动化生成和选择计算机程序来完成用户定义的任务的技术。从理论上讲,人类用遗传编程只需要告诉计算机“需要完成什么”,而不用告诉它“如何去完成”,最终可能实现真正意义上的人工智能:自动化的发明机器。 遗传编程是一种特殊的利用进化算法的机器学习技术,它开始于一群由随机生成的千百万个计算机程序组成的“人群”,然后根据一个程序完成给定的任务的能力来确定某个程序的适合度,应用达尔文的自然选择(适者生存)确定胜出的程序,计算机程序间也模拟两性组合,变异,基因复制,基因删除等代代进化,直到达到预先确定的某个中止条件为止。 遗传编程的首批试验由斯蒂芬·史密斯(1980年)和Nichael·克拉姆(1985年)发表。约翰·Koza(1992年)也写了一本著名的书,《遗传编程:用自然选择让计算机编程》(ISBN 9780262111706),来介绍遗传编程。 使用遗传编程的计算机程序可以用很多种编程语言来写成。早期(或者说传统)的GP实现中,程序的指令和数据的值使用树状结构的组织方式,所以那些本来就提供树状组织形式的编程语言最适合与GP,例如Koza使用的Lisp语言。其他形式的GP也被提倡和实现,例如相对简单的适合传统编程语言(例如Fortran、BASIC和C語言)的线性遗传编程。有商业化的GP软件把线性遗传编程和汇编语言结合来获得更好的性能,也有的实现方法直接生成汇编程序。 遗传编程所需的计算量非常之大(处理大量候选的计算机程序),以至于在90年代的时候它只能用来解决一些简单的问题。近年来,随着遗传编程技术自身的发展和中央处理器计算能力的指数级提升,GP开始产生了一大批显著的结果。例如在2004年左右,GP在多个领域取得近40项成果:量子计算、电子设计、游戏比赛、排序、搜索等等。这些计算机自动生成的程序(算法)中有些与2000年后人工产生的发明十分类似,甚至有两项结果产生了可以申请专利的新发明。 在90年代,人们普遍认为为遗传编程发展一个理论十分困难,GP在各种搜索技术中也处于劣势。2000年后,GP的理论取得重大发展,建立确切的GP概率模型和马尔可夫链模型已成为可能。遗传编程比遗传算法适用的范围更广(实际上包含了遗传算法) 除了生成计算机程序,遗传编程也被用与产生可发展的硬件。 Juergen Schmidhuber进一步提出了宏遗传编程,一种使用遗传编程来生成一个遗传编程系统的技术。一些评论认为宏遗传编程在理论上不可行,但是需要更多的研究来确认。 (zh)
  • В искусственном интеллекте генетическое программирование (ГП) — автоматическое создание или изменение программ с помощью генетических алгоритмов. С помощью этой методологии «выращиваются» программы, всё лучше и лучше (в соответствии с определенной функцией приспособленности для хромосом) решающие поставленную вычислительную задачу. (ru)
dbo:thumbnail
dbo:wikiPageExternalLink
dbo:wikiPageID
  • 12424 (xsd:integer)
dbo:wikiPageRevisionID
  • 745225632 (xsd:integer)
dct:subject
http://purl.org/linguistics/gold/hypernym
rdf:type
rdfs:comment
  • In artificial intelligence, genetic programming (GP) is a technique whereby computer programs are encoded as a set of genes that are then modified (evolved) using an evolutionary algorithm (often a genetic algorithm - "GA"). The result is a computer program able to perform well in a predefined task. Often confused to be a kind of genetic algorithm, GP can indeed be seen as an application of genetic algorithms to problems where each individual is a computer program. The methods used to encode a computer program in an artificial chromosome and to evaluate its fitness with respect to the predefined task are central in the GP technique and still the subject of active research. (en)
  • En la inteligencia artificial, la programación genética (GP, de sus siglas en inglés: Genetic Programming) es una metodología basada en los algoritmos evolutivos e inspirada en la evolución biológica para desarrollar automáticamente programas de computadoras que realicen una tarea definida por el usuario. Es una especialización de los algoritmos genéticos (GA, de sus siglas en inglés: Genetic Algorithms) donde cada individuo es un programa de computadora. Es una técnica de aprendizaje automático utilizada para optimizar una población de programas de acuerdo a una función de ajuste o aptitud (en inglés: fitness function) que evalúa la capacidad de cada programa para llevar a cabo la tarea en cuestión. (es)
  • La programmation génétique est une méthode automatique inspirée par le mécanisme de la sélection naturelle tel qu'il a été établi par Charles Darwin pour expliquer l'adaptation plus ou moins optimale des organismes à leur milieu. Elle a pour but de trouver par approximations successives des programmes répondant au mieux à une tâche donnée. (fr)
  • La programmazione genetica (GP) è una metodologia di programmazione automatizzata, ispirata dall'evoluzione biologica, per scoprire programmi informatici che svolgano in maniera ottimale un determinato compito. È una particolare tecnica di apprendimento automatico che usa un algoritmo evolutivo per ottimizzare una popolazione di programmi di computer secondo un paesaggio adattativo determinato dall'abilità del programma di arrivare a un risultato computazionalmente valido (ovvero di saper svolgere il compito dato). (it)
  • 遺伝的プログラミング(いでんてきプログラミング、英: Genetic Programming, GP)は、メタヒューリスティックなアルゴリズムである遺伝的アルゴリズムを拡張したもので、進化的アルゴリズムの四つの主要な方法論の内の一つでもある。 (ja)
  • В искусственном интеллекте генетическое программирование (ГП) — автоматическое создание или изменение программ с помощью генетических алгоритмов. С помощью этой методологии «выращиваются» программы, всё лучше и лучше (в соответствии с определенной функцией приспособленности для хромосом) решающие поставленную вычислительную задачу. (ru)
  • 25بك المحتوى هنا ينقصه الاستشهاد بمصادر. يرجى إيراد مصادر موثوق بها. أي معلومات غير موثقة يمكن التشكيك بها وإزالتها. (مارس 2016)25بك هذه مقالة غير مراجعة. ينبغي أن يزال هذا القالب بعد أن يراجعها محرر ما عدا الذي أنشأها؛ إذا لزم الأمر فيجب أن توسم المقالة بقوالب الصيانة المناسبة. (أكتوبر 2009) (ar)
  • Programowanie genetyczne, GP (ang. genetic programming) – zautomatyzowana metoda mająca na celu tworzenie programów komputerowych w oparciu o ogólną definicję problemu. Innymi słowy programowanie genetyczne pozwala, w oparciu o wysokopoziomową definicję mówiącą co ma być zrobione, automatycznie stworzyć program, który owo zagadnienie rozwiąże. (pl)
  • Programação genética é uma técnica automática de programação que propicia a evolução de programas de computadores que resolvem (ou aproximadamente resolvem) problemas. Ela manipula soluções corretas e incorretas, encoraja inconsistências e abordagens contraditórias, não apresenta uma variabilidade dinâmica lógica, é predominantemente probabilística, produz soluções não-parcimoniosas e não apresenta um critério de terminação claramente definido. * linguagem original da programação genética: LISP * linguagem mais utilizada nas aplicações recentes: C (pt)
  • 遗传编程或称基因编程,簡稱GP,是一种从生物演化过程得到灵感的自动化生成和选择计算机程序来完成用户定义的任务的技术。从理论上讲,人类用遗传编程只需要告诉计算机“需要完成什么”,而不用告诉它“如何去完成”,最终可能实现真正意义上的人工智能:自动化的发明机器。 遗传编程是一种特殊的利用进化算法的机器学习技术,它开始于一群由随机生成的千百万个计算机程序组成的“人群”,然后根据一个程序完成给定的任务的能力来确定某个程序的适合度,应用达尔文的自然选择(适者生存)确定胜出的程序,计算机程序间也模拟两性组合,变异,基因复制,基因删除等代代进化,直到达到预先确定的某个中止条件为止。 遗传编程的首批试验由斯蒂芬·史密斯(1980年)和Nichael·克拉姆(1985年)发表。约翰·Koza(1992年)也写了一本著名的书,《遗传编程:用自然选择让计算机编程》(ISBN 9780262111706),来介绍遗传编程。 在90年代,人们普遍认为为遗传编程发展一个理论十分困难,GP在各种搜索技术中也处于劣势。2000年后,GP的理论取得重大发展,建立确切的GP概率模型和马尔可夫链模型已成为可能。遗传编程比遗传算法适用的范围更广(实际上包含了遗传算法) 除了生成计算机程序,遗传编程也被用与产生可发展的硬件。 (zh)
rdfs:label
  • Genetic programming (en)
  • خوارزمية تطورية (ar)
  • Programación genética (es)
  • Programmation génétique (fr)
  • Programmazione genetica (it)
  • 遺伝的プログラミング (ja)
  • Programowanie genetyczne (pl)
  • Programação genética (pt)
  • Генетическое программирование (ru)
  • 遗传编程 (zh)
owl:differentFrom
owl:sameAs
prov:wasDerivedFrom
foaf:depiction
foaf:isPrimaryTopicOf
is dbo:wikiPageDisambiguates of
is dbo:wikiPageRedirects of
is owl:differentFrom of
is foaf:primaryTopic of