Evolving event-driven programs with SignalGP
Evolving event-driven programs with SignalGP
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使用 SignalGP 改进事件驱动程序
DOI：
10.1145/3205455.3205523
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发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Ofria, Charles
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Lalejini, Alexander;Ofria, Charles
我们提出SignalGP，一种新的遗传编程（GP）技术，旨在将事件驱动的编程范式纳入计算进化的工具箱。事件驱动编程是一种软件设计理念，它通过自动触发程序模块（事件处理程序）来响应外部事件（例如来自环境的信号或来自其他程序的消息），从而简化了反应式程序的开发。SignalGP通过将现有的基于标记的引用技术扩展到事件驱动的上下文中来整合这些概念。事件和函数都用evolvable标签标记;当事件发生时，具有最接近匹配标签的函数被触发。在这项工作中，我们应用SignalGP的线性GP的上下文中。我们证明了事件驱动的范例的价值，使用两个不同的测试问题（环境协调问题和分布式领导选举问题）通过比较SignalGP的变种，否则是相同的，但必须积极使用传感器来处理事件或消息。在这些问题中，与环境或其他代理的快速交互对于最大化适应性至关重要。我们还讨论了SignalGP可以推广到线性GP实现之外的方法。
We present SignalGP, a new genetic programming (GP) technique designed to incorporate the event-driven programming paradigm into computational evolution's toolbox. Event-driven programming is a software design philosophy that simplifies the development of reactive programs by automatically triggering program modules (event-handlers) in response to external events, such as signals from the environment or messages from other programs. SignalGP incorporates these concepts by extending existing tag-based referencing techniques into an event-driven context. Both events and functions are labeled with evolvable tags; when an event occurs, the function with the closest matching tag is triggered. In this work, we apply SignalGP in the context of linear GP. We demonstrate the value of the event-driven paradigm using two distinct test problems (an environment coordination problem and a distributed leader election problem) by comparing SignalGP to variants that are otherwise identical, but must actively use sensors to process events or messages. In each of these problems, rapid interaction with the environment or other agents is critical for maximizing fitness. We also discuss ways in which SignalGP can be generalized beyond our linear GP implementation.
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不断发展的事件驱动程序
影响因子：
4.9
作者：
Mark Crosbie;E. Spafford
通讯作者：
E. Spafford
影响因子：
14.3
作者：
David B. Knoester;Heather Goldsby;P. McKinley
通讯作者：
P. McKinley
影响因子：
14.3
作者：
Chad M. Byers;B. Cheng;P. McKinley
通讯作者：
P. McKinley
DOI：
10.7551/mitpress/1109.003.0012
发表时间：
1996-12
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
L. Spector
通讯作者：
L. Spector
DOI：
10.1007/978-1-4614-1770-5_1
发表时间：
2011
期刊：
Proceedings of the 2015 Annual Conference on Genetic and Evolutionary Computation
影响因子：
--
作者：
L. Spector;K. Harrington;Brian Martin;Thomas Helmuth
通讯作者：
Thomas Helmuth