Generalização e Aplicações do Tipo de Dado Algébrico Interação-Transformação

• Processo: 18/14173-8
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de dezembro de 2018
• Data de Término da vigência: 30 de novembro de 2020
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Fabricio Olivetti de França
• Beneficiário: Fabricio Olivetti de França
• Instituição Sede: Centro de Matemática, Computação e Cognição (CMCC). Universidade Federal do ABC (UFABC). Ministério da Educação (Brasil). Santo André , SP, Brasil
• Assunto(s): Programação genética
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Programação Genética | Regressão Simbólica | tipos de dados algébricos | regressão simbólica

Resumo

O Tipo de Dado Algébrico Interação-Transformação é uma nova representação para o problema de regressão simbólica que restringe o espaço de busca para compreender apenas expressões simples e válidas. Foi criado como um meio termo entre a simplicidade de modelos lineares e o poder de aproximação de modelos caixa-preta. Este projeto tem o objetivo de generalizar essa representação para outras aplicações, expandir seu espaço de busca e empregar os algoritmos relacionado em aplicações reais. (AU)

Publicações científicas

(7)

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

DE FRANCA, FABRICIO OLIVETTI; DE LIMA, MAIRA ZABUSCHA. Interaction-transformation symbolic regression with extreme learning machine. Neurocomputing, v. 423, p. 609-619, JAN 29 2021. (18/14173-8)

KRONBERGER, G.; DE FRANCA, F. O.; BURLACU, B.; HAIDER, C.; KOMMENDA, M.. hape-Constrained Symbolic Regression-Improving Extrapolation with Prior Knowledg. EVOLUTIONARY COMPUTATION, v. 30, n. 1, p. 75-98, MAR 1 2022. (18/14173-8)

DE FRANCA, F. O.; ALDEIA, I, G. S.. Interaction-Transformation Evolutionary Algorithm for Symbolic Regression. EVOLUTIONARY COMPUTATION, v. 29, n. 3, p. 367-390, SEP 1 2021. (18/14173-8)

IMAI ALDEIA, GUILHERME SEIDYO; DE FRANCA, FABRICIO OLIVETTI; IEEE. A Parametric Study of Interaction-Transformation Evolutionary Algorithm for Symbolic Regression. 2020 IEEE CONGRESS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION (CEC), v. N/A, p. 8-pg., 2020-01-01. (18/14173-8)

KANTOR, DANIEL; VON ZUBEN, FERNANDO J.; DE FRANCA, FABRICIO OLIVETTI; ACM. Simulated Annealing for Symbolic Regression. PROCEEDINGS OF THE 2021 GENETIC AND EVOLUTIONARY COMPUTATION CONFERENCE (GECCO'21), v. N/A, p. 8-pg., 2021-01-01. (18/14173-8)

IMAI ALDEIA, GUILHERME SEIDYO; DE FRANCA, FABRICIO OLIVETTI; ACM. Measuring Feature Importance of Symbolic Regression Models Using Partial Effects. PROCEEDINGS OF THE 2021 GENETIC AND EVOLUTIONARY COMPUTATION CONFERENCE (GECCO'21), v. N/A, p. 9-pg., 2021-01-01. (18/14173-8)

IMAI ALDEIA, GUILHERME SEIDYO; DE FRANCA, FABRICIO OLIVETTI. Interpretability in symbolic regression: a benchmark of explanatory methods using the Feynman data set. Genetic Programming and Evolvable Machines, v. N/A, p. 41-pg., 2022-05-30. (18/14173-8)