Amaru - A Framework for Combining Genetic Improvement with Pattern Mining

Publikation: Beitrag in Buch/Bericht/TagungsbandKonferenzbeitragBegutachtung

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Abstract

We present Amaru, a framework for Genetic Improvement utilizing Abstract Syntax Trees directly at the interpreter and compiler level. Amaru also enables the mining of frequent, discriminative patterns from Genetic Improvement populations. These patterns in turn can be used to improve the crossover and mutation operators to increase population diversity, reduce the number of individuals failing at run-time and increasing the amount of successful individuals in the population.

OriginalspracheEnglisch
TitelGECCO 2022 Companion - Proceedings of the 2022 Genetic and Evolutionary Computation Conference
Herausgeber (Verlag)Association for Computing Machinery, Inc
Seiten1930-1937
Seitenumfang8
ISBN (elektronisch)9781450392686
DOIs
PublikationsstatusVeröffentlicht - 9 Juli 2022
Veranstaltung2022 Genetic and Evolutionary Computation Conference, GECCO 2022 - Virtual, Online, USA/Vereinigte Staaten
Dauer: 9 Juli 202213 Juli 2022

Publikationsreihe

NameGECCO 2022 Companion - Proceedings of the 2022 Genetic and Evolutionary Computation Conference

Konferenz

Konferenz2022 Genetic and Evolutionary Computation Conference, GECCO 2022
Land/GebietUSA/Vereinigte Staaten
OrtVirtual, Online
Zeitraum09.07.202213.07.2022

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