Kulturell algoritme - Cultural algorithm

Kulturelle algoritmer (CA) er en gren av evolusjonær beregning der det er en kunnskapskomponent som kalles trosrommet i tillegg til befolkningskomponenten . I denne forstand kan kulturelle algoritmer sees på som en utvidelse til en konvensjonell genetisk algoritme . Kulturelle algoritmer ble introdusert av Reynolds (se referanser).

Trosplass

Trosrommet til en kulturell algoritme er delt inn i forskjellige kategorier. Disse kategoriene representerer forskjellige kunnskapsdomener som befolkningen har i søkeområdet .

Trosrommet oppdateres etter hver iterasjon av de beste individene i befolkningen. De beste individene kan velges ved hjelp av en kondisjonsfunksjon som vurderer ytelsen til hver enkelt person i befolkningen omtrent som i genetiske algoritmer.

Liste over kategorier for troplass

• Normativ kunnskap En samling av ønskede verdiområder for individene i populasjonskomponenten, for eksempel akseptabel oppførsel for midlene i populasjonen.
• Domenespesifikk kunnskap Informasjon om domenet til kulturalgoritmeproblemet brukes.
• Situasjonskunnskap Spesifikke eksempler på viktige hendelser - f.eks. Vellykkede / mislykkede løsninger
• Temporal kunnskap Historie om søkeområdet - f.eks. De tidsmessige mønstrene i søkeprosessen
• Romkunnskap Informasjon om topografien i søkeområdet

Befolkning

Befolkningskomponenten til den kulturelle algoritmen er omtrent den samme som den genetiske algoritmen .

Kommunikasjonsprotokoll

Kulturelle algoritmer krever et grensesnitt mellom befolkning og livssyn. Befolkningens beste individer kan oppdatere troområdet via oppdateringsfunksjonen. Også kunnskapskategoriene i trosrommet kan påvirke befolkningskomponenten via påvirkningsfunksjonen. Innflytelsesfunksjonen kan påvirke populasjonen ved å endre genomet eller individene.

Pseudokode for kulturelle algoritmer

1. Initial befolkningen plass (velg opprinnelige befolkningen )
2. Initialiser troplass (f.eks. Angi domenespesifikk kunnskap og normative verdiområder)
3. Gjenta til avslutningsbetingelsen er oppfylt
   1. Utfør handlinger fra individene i befolkningsområdet
   2. Evaluer hver enkelt ved å bruke kondisjonsfunksjonen
   3. Velg foreldrene for å reprodusere en ny generasjon avkom
   4. La trosrommet endre avkommets genom ved å bruke påvirkningsfunksjonen
   5. Oppdater troområdet ved å bruke akseptfunksjonen (dette gjøres ved å la de beste individene påvirke trosrommet)

applikasjoner

• Ulike optimeringsproblemer
• Sosial simulering
• Optimal parameteroptimalisering

Se også

• Kunstig intelligens
• Kunstig liv
• Evolusjonær beregning
• Genetisk algoritme
• Harmonisøk
• Maskinlæring
• Memetisk algoritme
• memetics
• Metaheuristic
• Sosial simulering
• Sosiokulturell evolusjon
• Stokastisk optimalisering
• Swarm etterretning

referanser

• Robert G. Reynolds, Ziad Kobti, Tim Kohler: Agentbasert modellering av kulturell endring i sverm ved bruk av kulturelle algoritmer
• RG Reynolds, "En introduksjon til kulturelle algoritmer," i fortsettelsen av den tredje årlige konferansen om evolusjonær programmering, World Scienfific Publishing, s. 131–139, 1994.
• Robert G. Reynolds, Bin Peng. Kunnskapslæring og sosiale svermer i kulturelle systemer. Journal of Mathematical Sociology. 29: 1-18, 2005
• Reynolds, RG, og Ali, M. Z, “Embeding a Social Fabric Component in Cultural Algorithms Toolkit for a Enhanced Knowledge Driven Engineering Optimization”, International Journal of Intelligent Computing and Cybernetics (IJICC), Vol. 1, nr. 4, s. 356–378, 2008
• Reynolds, R G., og Ali, M Z. Exploring Knowledge and Population Swarms via et Agent-Based Cultural Algorithms Simulation Toolkit (CAT), i saksgang for IEEE Congress on Computational Intelligence 2007.