Genetic Programming

유전자프로그래밍

[Julia] CartesianGeneticProgramming package 윈도우 실행시 에러 Fix

CartesianGeneticProgramming 을 윈도우즈에서 실행하는 경우 예를 들어 C:\dev\CartesianGeneticProgramming\julia scripts\gym.jl 을 실행 하면 logs 폴더에 파일이 생성 되어야 하는데 이 때 파일명이 2020-11-26T01:33:25.321.csv 형태 인데 윈도우에서는 사용할 수 없는 파일명이기 때문에 생성되지 않고 에러가 생겨더 이상 진행되지 않는다. 이 문제는 gym.jl 파일에 ind = CGPInd(cfg, read(args[“ind”], String)) 에서 cfg.id를 사용하여 파일을 생성하는데 위의 파일명 처럼 생성되어 […]

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Julia에서 시계열 데이터 처리 예제 – 병렬처리 (with GP)

해당 제목에 대한 내용은 기존에 올린 “Julia에서 시계열 데이터 처리 예제”들을 참조 하면됩니다. 여기서는 다중 프로세스로 Genetic Programming(GP)을 병렬처리 하는 방법을 보여 줍니다. 다중 프로세스가 train, test할 데이터는 SharedArray로 공유 합니다. 아래 모듈은 “/home/shpark/julia_test/exproptimizatoin/examples” 폴더 있다고 가정WS.jl : 연습용 데이터를 만드는 모듈 / 이 게시글에서는 WindowSlider 구조체만 사용함GP2.jl: Genetic Programming 적용 모듈아래에 소스를 게제 합니다.그리고

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Julia에서 시계열 데이터 처리 예제 (2#2) – 업그레이드

Julia에서 시계열 데이터 처리 예제 (2#2) 글에서 Genetic Programming 부분에서 grammar를 동적으로 생성 될 수 있게 구조를 바꾸었다. 이전 (#2/2) 에서는 grammar 작성시 입력되는 변수 예를 들어 x1,x2,..,x21을 미리 설정하였으나 이 버전에서는 입력되는 데이터를 읽어 데이터 계열 수 만큼 즉 변수 갯수 만큼 grammar에 들어가는 변수를 자동 생성 한다. 구현소스(Julia Notebook – html 버전)

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Julia에서 시계열 데이터 처리 예제 (2#2)

ML Approaches for Time Series을 참조 했으며 해당 자료는 python으로 구현 되었다. 여기서는 Julia로 바꿔서 구현 하였다. 특히 Genetic Programming을 사용한 부분은 원 게시글에서 python “gplearn” 이라는 라이브러를 사용하여 회귀분석을 하였으나 여기서는 스탠포드에서 제공하는 “ExprOptimization”이라는 Julia용 package를 사용하여 구현 하였다. pyton Scikitlearn 부분은 Julia용 Scikilearn을 사용하여 동일하게 구현 하였다. python과 julia의 random number발생시 seed가 동일하고 랜덤넘버

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