gene expression programming


Hoy he descubierto por casualidad un nuevo tipo de algoritmo de computación evolutiva llamado Gene Expression Programming (GEP) El concepto fue inventado por una científica llamada Cândida Ferreira en 1999, que desarrollo la teoría publicándola en numerosos papers y en un libro, con una primera edición en el 2002 y una segunda edición en el 2006. También está patentada (concedida en 2005)

A partir de su idea, Candida creo una empresa llamada GepSoft que comercializa software propietario llamado GeneXproTools (que por cierto solamente funciona en Microsoft Windows y ha sido premiado por esa compañía) que utiliza algoritmos GEP.

gene expression programming book
gene expression programming book

Gene Expression Programming: Mathematical Modeling by an Artificial Intelligence

Cândida Ferreira

Hardcover: 478 pages
Publisher: Springer (May 2006), 2nd Edition
ISBN: 3540327967

From the back cover

Cândida Ferreira thoroughly describes the basic ideas of gene expression programming (GEP) and numerous modifications to this powerful new algorithm. This monograph provides all the implementation details of GEP so that anyone with elementary programming skills will be able to implement it themselves. The book also includes a self-contained introduction to this new exciting field of computational intelligence, including several new algorithms for decision tree induction, data mining, classifier systems, function finding, polynomial induction, times series prediction, evolution of linking functions, automatically defined functions, parameter optimization, logic synthesis, combinatorial optimization, and complete neural network induction. The book also discusses some important and controversial evolutionary topics that might be refreshing to both evolutionary computer scientists and biologists.

This second edition has been substantially revised and extended with five new chapters, including a new chapter describing two new algorithms for inducing decision trees with nominal and numeric/mixed attributes

a cuya primera edición, por lo visto, se puede accederse online. Es interesante leer la entrevista que le hicieron a la autora en el año 2001.

Por lo visto hay una librería implementada en Python de nivel académico para el estudio de GEP:

PyGEPGene Expression Programming for Python.

PyGEP is maintained by Ryan O’Neil, a graduate student from George Mason University. In his words, “PyGEP is a simple library suitable for academic study of Gene Expression Programming in Python 2.5, aiming for ease of use and rapid implementation. It provides standard multigenic chromosomes; a population class using elitism and fitness scaling for selection; mutation, crossover and transposition operators; and some standard GEP functions and linkers.”

2 comentarios en “gene expression programming

  1. Uno puede preguntarse cuál es la diferencia entre la programación genética de Koza (Genetic Programming) y la Genetic Expression Programming (GEP) de Ferreira. Parece ser que la primera utiliza como mecanismo de representación exclusiva los árboles de expresiones no distinguiendo entre fenotipo y genotipo. GEP utiliza los árboles de expresiones con fenotipo pero el genotipo es una representación lineal de genes, que luego es traducida a árboles mediante la expresión adecuada de los genes, en una operación muy similar a la que ocurre en la naturaleza.

Responder

Introduce tus datos o haz clic en un icono para iniciar sesión:

Logo de WordPress.com

Estás comentando usando tu cuenta de WordPress.com. Cerrar sesión / Cambiar )

Imagen de Twitter

Estás comentando usando tu cuenta de Twitter. Cerrar sesión / Cambiar )

Foto de Facebook

Estás comentando usando tu cuenta de Facebook. Cerrar sesión / Cambiar )

Google+ photo

Estás comentando usando tu cuenta de Google+. Cerrar sesión / Cambiar )

Conectando a %s