학습 가능한 진화 모델

Learnable evolution model

학습 가능한 진화 모델(LEM)은 기계 학습을 채택하여 새로운 개인(잠재적인 문제 해결책)의 생성을 유도하는 진화 연산을 위한 비다윈식 방법론이다.표준과 달리 LEM은 무작위 연산자 또는 반랜덤 연산자를 사용하여 새로운 개인을 생성(변종 및/또는 재조합 등)하는 다윈식 진화 연산 방법과는 달리 가설 생성 및 인스턴스화 연산자를 채용한다.

가설 생성 운영자는 기계학습 프로그램을 적용하여 각 연속 모집단에서 높은 피트니스와 낮은 피트니스 개인을 구별하는 설명을 유도한다.이러한 설명은 가장 바람직한 해결책을 포함하고 있을 가능성이 높은 검색 공간의 영역을 기술한다.이후 인스턴스화 운영자는 새로운 개인을 만들기 위해 이러한 영역을 표본으로 추출한다.LEM은 ID3로 증강된 LEM에 의해 최적화 도메인에서 분류 도메인으로 수정되었다(M에 의해 2013년 2월).엘렘 셰합, K. 바드란, M. 자키와 고다 1세.살라마).

선택한 참조

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  • Wojtusiak, J. (July 8–12, 2006), "Initial Study on Handling Constrained Optimization Problems in Learnable Evolution Model", Proceedings of the Graduate Student Workshop at Genetic and Evolutionary Computation Conference, GECCO 2006
  • Jourdan, L.; Corne, D.; Savic, D.; Walters, G. (2005), "Preliminary Investigation of the 'Learnable Evolution Model' for Faster/Better Multiobjective Water Systems Design", Proceedings of the Third Int. Conference on Evolutionary Multi-Criterion Optimization, EMO'05, Lecture Notes in Computer Science, 3410: 841–855, CiteSeerX 10.1.1.73.9653, doi:10.1007/978-3-540-31880-4_58, ISBN 978-3-540-24983-2
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  • Cervone, G.; Michalski, R. S.; Kaufman, K. A. (July 2000), "Experimental Validations of the Learnable Evolution Model", 2000 Congress on Evolutionary Computation: 1064–1071
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  • Michalski, R .S. (June 11–13, 1998), "Learnable Evolution: Combining Symbolic and Evolutionary Learning", Proceedings of the Fourth International Workshop on Multistrategy Learning (MSL'98): 14–20
  • H Yar, M. (June 11–13, 2016), "A survey on evolutionary computation: Methods and their applications in engineering", Mod. Appl. Sci: 14–20