遺伝的プログラミング
遺伝的プログラミング（Genetic Programming:GP)は，1992年にStanford大学のJohn Kozaらにより提案された進化論的計算手法である．GPは，遺伝的アルゴリズム（Genetic Algorithms:GA)の遺伝子型を構造的な表現（木構造，グラフ構造）が扱えるように拡張したものである．GPはプログラム生成や学習，推論，概念形成などに応用することを目指している．具体的には，プログラムを進化させて目的とするロボットの制御や構造物の設計を試みている．
http://is.doshisha.ac.jp/isreport/entry/312
並列処理
David Andre and John R. Koza. A parallel implementation of genetic programming that achieves super-linear performance. Information Sciences: an International Journal, 106:201–218, 1998.
GPの並列処理、島モデル
D. Robilliard, V. Marion, and C. Fonlupt. High performance genetic
programming on GPU. In Proceedings of the 2009 workshop on Bioinspired
algorithms for distributed systems, pages 85–94, Barcelona,
Spain, 2009. ACM, New York.
マスタースレーブモデル ＧＰＵ
ＧＰＵを利用した並列処理は山ののようにある
Darren M. Chitty, A data parallel approach to genetic programming using programmable graphics hardware, Proceeding GECCO ’07 Proceedings of the 9th annual conference on Genetic and evolutionary computation Pages 1566-1573 , ACM New York, NY, USA ©2007
ＧＰＵを利用した並列処理, データ処理
D. Robilliard, V. Marison-Poty, and C. Fonlupt, Populaiton parallel GP on the g80 GPU, In Proceedings of the 11th European Conference on Gentic Programming. Springer, 2008
M. Oussaid`ene, B. Chopard, O.V. Pictel, and M. Tomassini, “Parallel genetic programming and itsa pplication to trading model induction”, Parallel Computing 23 (1997), 1183–1198.
Master Slave model
Garnett Wilson, Wolfgang Banzhaf,Deployment of CPU and GPU-based genetic programming on heterogeneous devices, Proceeding GECCO ’09 Proceedings of the 11th Annual Conference Companion on Genetic and Evolutionary Computation Conference: Late Breaking Papers Pages 2531-2538, ACM New York, NY, USA ©2009
Arpit A. Almal, et. al., Using genetic programming to classify node positive patients in bladder cancer, Proceeding GECCO ’06 Proceedings of the 8th annual conference on Genetic and evolutionary computation Pages 239-246 ACM New York, NY, USA ©2006
ポイント
- どのような論理モデルを採用するのか？
- 論理モデルを変えると並列処理を行わなくてもモデルが変わっているので、必要な精度を求めるために必要な計算量が異なる
- そのため、逐次モデルと並列の論理モデルの計算量の違いが必要である
- 今の主流はＧＰＵ
- 分散メモリ型の並列計算機（クラスタなど）での並列処理はやりつくされている。