Système de classificateur d'apprentissage

Un système de classification d'apprentissage (LCS, systèmes de classification d'apprentissage en allemand ) est une méthode d' apprentissage automatique dans laquelle des algorithmes évolutifs sont combinés avec des algorithmes d'apprentissage classiques afin de générer des systèmes adaptatifs.

Ces systèmes sont basés sur des règles qui prennent traditionnellement la forme de l' instruction conditionnelle (si-alors). Ces règles sont (le meilleur comportement à cause d'une entrée particulière en anglais entrée run). Pour ce faire, ils sont adaptés à l'aide d'un algorithme évolutif. En principe, le Pittsburgh-Type-LCS , dans lequel des populations séparées de règles sont adaptées, doit être distingué du Michigan-Style-LCS . Dans ce dernier, les règles individuelles sont évoluées et non des ensembles de règles complets.

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