Bitte benutzen Sie diese Kennung, um auf die Ressource zu verweisen: http://doi.org/10.25358/openscience-7483
Autoren: Sobania, Dominik
Schmitt, Jonas
Köstler, Harald
Rothlauf, Franz
Titel: Genetic programming for iterative numerical methods
Online-Publikationsdatum: 3-Aug-2022
Erscheinungsdatum: 2022
Sprache des Dokuments: Englisch
Zusammenfassung/Abstract: We introduce GPLS (Genetic Programming for Linear Systems) as a GP system that finds mathematical expressions defining an iteration matrix. Stationary iterative methods use this iteration matrix to solve a system of linear equations numerically. GPLS aims at finding iteration matrices with a low spectral radius and a high sparsity, since these properties ensure a fast error reduction of the numerical solution method and enable the efficient implementation of the methods on parallel computer architectures. We study GPLS for various types of system matrices and find that it easily outperforms classical approaches like the Gauss–Seidel and Jacobi methods. GPLS not only finds iteration matrices for linear systems with a much lower spectral radius, but also iteration matrices for problems where classical approaches fail. Additionally, solutions found by GPLS for small problem instances show also good performance for larger instances of the same problem.
DDC-Sachgruppe: 004 Informatik
004 Data processing
330 Wirtschaft
330 Economics
Veröffentlichende Institution: Johannes Gutenberg-Universität Mainz
Organisationseinheit: FB 03 Rechts- und Wirtschaftswissenschaften
Veröffentlichungsort: Mainz
ROR: https://ror.org/023b0x485
DOI: http://doi.org/10.25358/openscience-7483
Version: Published version
Publikationstyp: Zeitschriftenaufsatz
Nutzungsrechte: CC BY
Informationen zu den Nutzungsrechten: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Zeitschrift: Genetic programming and evolvable machines
23
Seitenzahl oder Artikelnummer: 253
278
Verlag: Springer Science + Business Media B.V.
Verlagsort: Dordrecht u.a.
Erscheinungsdatum: 2022
ISSN: 1573-7632
DOI der Originalveröffentlichung: 10.1007/s10710-021-09425-5
Enthalten in den Sammlungen:JGU-Publikationen

Dateien zu dieser Ressource:
  Datei Beschreibung GrößeFormat
Miniaturbild
genetic_programming_for_itera-20220729163924349.pdf2.02 MBAdobe PDFÖffnen/Anzeigen