Modelos de Regressão Simbólica Através de Biased Random-Key Genetic Programming em Aplicações na Física - Sousa, Filipe Pessôa (2023)
Este trabalho se concentra na aplicação da meta-heurística Biased Random-Key Genetic Programming (BRKGP) no contexto do Problema de Regressão Simbólica. O objetivo é aproximar a forma algébrica de uma função desconhecida a partir de entradas e saídas numéricas. O algoritmo BRKGP, baseado em programação genética, desempenha um papel crucial nesse processo, otimizando a geração de expressões simbólicas. O estudo apresenta resultados preliminares e compara a precisão com diferentes tamanhos de amostras, derivadas de problemas de física. A pesquisa procura explorar a aplicação da BRKGP na regressão simbólica, buscando contribuir para a validação de funções físicas e promover avanços. Destaca-se a importância de aprimoramentos nas técnicas computacionais, evidenciando desafios como indeterminações e números extremos. Resultados notáveis indicam aplicações abrangentes em diversos campos. O estudo conclui ressaltando a eficiência da abordagem inovadora e apontando desafios a serem enfrentados em estudos futuros, incluindo o refinamento de estratégias de tratamento de dados e a eliminação de indeterminações.