Sistema clasificador de aprendizaje

Un sistema de clasificación de aprendizaje (LCS, sistemas de clasificación de aprendizaje en alemán ) es un método de aprendizaje automático en el que se combinan algoritmos evolutivos con algoritmos de aprendizaje clásicos para generar sistemas adaptativos.

Estos sistemas se basan en reglas que tradicionalmente toman la forma de la declaración condicional (si-entonces). Estas reglas son (el mejor comportamiento debido a una ejecución de entrada en inglés de entrada particular ). Para ello, se adaptan mediante un algoritmo evolutivo. En principio, la LCS tipo Pittsburgh , en la que se adaptan poblaciones de reglas separadas, debe distinguirse de la LCS estilo Michigan . En este último, se desarrollan reglas individuales y no conjuntos completos de reglas.

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