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Grant support
This work was partially supported by research grant PID2021-122154NB-100 of Ministerio de Economia, Industria y Competitividad, Spain.
Análisis de autorías institucional
Rolania, D BarriosAutor o CoautorDe La Hoz, DavidAutor o CoautorManrique, DanielAutor (correspondencia)Estimation of Distribution Algorithm for Grammar-Guided Genetic Programming
Publicado en:Evolutionary Computation. 32 (4): 339-370 - 2024-12-02 32(4), DOI: https://doi.org/10.1162/evco_a_00345
Autores: Criado, PR; Rolanía, DB; de la Hoz, D; Manrique, D
Afiliaciones
Resumen
Genetic variation operators in grammar-guided genetic programming are fundamental to guide the evolutionary process in search and optimization problems. However, they show some limitations, mainly derived from an unbalanced exploration and local-search trade-off. This paper presents an estimation of distribution algorithm for grammar-guided genetic programming to overcome this difficulty and thus increase the performance of the evolutionary algorithm. Our proposal employs an extended dynamic stochastic context-free grammar to encode and calculate the estimation of the distribution of the search space from some promising individuals in the population. Unlike traditional estimation of distribution algorithms, the proposed approach improves exploratory behavior by smoothing the estimated distribution model. Therefore, this algorithm is referred to as SEDA, smoothed estimation of distribution algorithm. Experiments have been conducted to compare overall performance using a typical genetic programming crossover operator, an incremental estimation of distribution algorithm, and the proposed approach after tuning their hyperparameters. These experiments involve challenging problems to test the local search and exploration features of the three evolutionary systems. The results show that grammar-guided genetic programming with SEDA achieves the most accurate solutions with an intermediate convergence speed.
Palabras clave
Indicios de calidad
Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión
El trabajo ha sido publicado en la revista Evolutionary Computation debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia WoS (JCR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2024 aún no existen indicios calculados, pero en 2023, se encontraba en la posición 38/147, consiguiendo con ello situarse como revista Q2 (Segundo Cuartil), en la categoría Computer Science, Theory & Methods. Destacable, igualmente, el hecho de que la Revista está posicionada en el Cuartil Q2 para la agencia Scopus (SJR) en la categoría Computational Mathematics.
2025-07-24:
- Open Alex: 3
- Scopus: 1
Impacto y visibilidad social
Análisis de liderazgo de los autores institucionales
Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Último Autor (MANRIQUE GAMO, DANIEL).
el autor responsable de establecer las labores de correspondencia ha sido MANRIQUE GAMO, DANIEL.