Interaktiv evolusjonær beregning - Interactive evolutionary computation

Interaktiv evolusjonær beregning (IEC) eller estetisk utvalg er et generelt begrep for metoder for evolusjonær beregning som bruker menneskelig evaluering. Vanligvis er menneskelig evaluering nødvendig når formen for kondisjonsfunksjon ikke er kjent (for eksempel visuell tiltaling eller attraktivitet; som i Dawkins, 1986) eller resultatet av optimalisering bør passe til en bestemt brukerpreferanse (for eksempel smak av kaffe eller fargesett. av brukergrensesnittet).

IEC-designproblemer

Antall evalueringer som IEC kan motta fra en menneskelig bruker er begrenset av brukertretthet, som ble rapportert av mange forskere som et stort problem. I tillegg er menneskelige evalueringer langsomme og dyre sammenlignet med beregning av treningsfunksjoner. Derfor bør enbruker-IEC-metoder utformes for å konvergere ved hjelp av et lite antall evalueringer, noe som nødvendigvis innebærer svært små populasjoner. Flere metoder ble foreslått av forskere for å øke hastigheten på konvergens, som interaktivt begrense evolusjonært søk (brukerintervensjon) eller tilpasse brukerpreferanser ved hjelp av en konveks funksjon . IEC -grensesnitt for mennesker og datamaskiner bør utformes nøye for å redusere brukernes tretthet. Det er også bevis for at tilsetning av beregningsagenter kan motvirke tretthet hos brukere.

Imidlertid kan IEC-implementeringer som samtidig kan akseptere evalueringer fra mange brukere, overvinne begrensningene beskrevet ovenfor. Et eksempel på denne tilnærmingen er en interaktiv medieinstallasjon av Karl Sims som gjør det mulig å godta preferanser fra mange besøkende ved å bruke gulvfølere til å utvikle attraktive 3D-animerte former. Noen av disse IEC-implementeringene for flere brukere fungerer som samarbeidsverktøy, for eksempel HBGA .

IEC-typer

IEC-metoder inkluderer interaktiv evolusjonsstrategi , interaktiv genetisk algoritme, interaktiv genetisk programmering og menneskelig basert genetisk algoritme .,

IGA

En interaktiv genetisk algoritme (IGA) er definert som en genetisk algoritme som bruker menneskelig evaluering. Disse algoritmene tilhører en mer generell kategori av interaktiv evolusjonær beregning. Hovedapplikasjonen for disse teknikkene inkluderer domener der det er vanskelig eller umulig å designe en beregningsegenskapsfunksjon, for eksempel utviklende bilder, musikk, forskjellige kunstneriske design og former for å passe brukerens estetiske preferanser. Interaktive beregningsmetoder kan bruke forskjellige representasjoner, både lineære (som i tradisjonelle genetiske algoritmer ) og tre-lignende (som i genetisk programmering ).

Se også

Referanser

  • Banzhaf, W. (1997), Interactive Evolution, Entry C2.9, i: Handbook of Evolutionary Computation, Oxford University Press, ISBN   978-0750308953

Eksterne linker