提升遗传编程效率：减少适应度评估与并行技术应用

背景简介

遗传编程（GP）是一种利用自然选择原理来演化计算机程序的技术。GP的核心在于适应度评估，它决定了程序个体的生存与繁衍。然而，这一过程往往伴随着高昂的计算成本，尤其是在训练数据量庞大时。本章探讨了如何在保证进化质量的前提下，减少适应度评估的次数和提高其效率，以及GP在并行硬件上的应用。

适应度评估的优化

适应度评估是GP中最为耗时的过程，因此减少评估次数对提升GP效率至关重要。本章提到，通过动态选择训练样本来减少评估次数，例如动态子集选择（DSS），已被证明是一种有效的方法。此外，通过使用缓存技术，可以存储子树的输出，避免重复计算，从而加快适应度评估过程。

动态子集选择（DSS）

DSS通过动态改变训练样本来优化评估过程。它不仅减少了计算成本，还增加了种群的多样性，从而减少了过度拟合的风险。DSS已在Discipulus中实现，并在大型数据挖掘应用中展示了其有效性。

缓存技术

缓存技术的使用可以显著减少重复计算。通过存储之前计算的结果，GP在评估子树时可以直接使用缓存值，避免了不必要的重复计算。这在保持种群多样性的同时，大幅提高了GP的运行效率。

GP在并行硬件上的运行

GP因其固有的并行性，在并行硬件上运行时能显著提升性能。本章介绍了GP在并行硬件上运行的几种方法，包括主从模型和在图形处理单元（GPU）上的运行。

主从模型

在主从模型中，适应度评估在多个计算节点上并行进行，而选择、交叉和变异等操作仍在主节点上顺序执行。这种方式有效地利用了网络资源，减少了等待时间，但对主节点的计算能力和网络带宽要求较高。

在GPU上运行GP

GPU的多核心架构为GP的适应度评估提供了巨大的计算能力。本章提到了多项研究工作，它们展示了如何利用GPU进行高效的适应度评估。尽管GPU提供的是一种有限类型的并行处理，但它在GP中表现出了巨大的潜力。

总结与启发

本章为我们提供了减少适应度评估次数和提高评估效率的实用方法，并展示了GP在并行硬件上的潜力。通过动态子集选择、缓存技术以及并行计算的结合，可以显著提升GP的性能，使其在处理复杂问题时更具竞争力。这些技术不仅能够提高算法效率，还能帮助我们更好地理解GP的工作原理和优化方向。未来的研究可以进一步探索如何在保证适应度评估质量的前提下，结合更多并行技术，以实现更高效的GP运行。