Human-evolutionary problem solving through gamification of a bin-packing problem
Human-evolutionary problem solving through gamification of a bin-packing problem
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通过装箱问题的游戏化解决人类进化问题
DOI：
10.1145/3319619.3326871
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发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Ross N
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Ross N
许多复杂的现实世界的问题，如装箱优化使用进化计算（EC）技术。在该过程期间涉及人类用户可以避免产生理论上合理的解决方案，这些解决方案不能转化为真实的世界，但会减慢该过程并引入用户疲劳的问题。游戏化可以缓解用户的无聊，集中用户的注意力，或者使复杂的问题更容易理解。本文探讨了使用游戏化作为一种机制，通过与装箱问题的游戏化版本的交互，从人类受试者中提取解决问题的行为，并通过机器学习提取解决问题的方法。然后通过变异算子将遗传算法嵌入到进化算法中，以创建人类引导的算法。实验表明，良好的人类表演者增强EA性能，但在某些情况下，较差的表演者可能对其有害。总的来说，人类专业知识的引入被认为有利于算法。
Many complex real-world problems such as bin-packing are optimised using evolutionary computation (EC) techniques. Involving a human user during this process can avoid producing theoretically sound solutions that do not translate to the real world but slows down the process and introduces the problem of user fatigue. Gamification can alleviate user boredom, concentrate user attention, or make a complex problem easier to understand. This paper explores the use of gamification as a mechanism to extract problem-solving behaviour from human subjects through interaction with a gamified version of the bin-packing problem, with heuristics extracted by machine learning. The heuristics are then embedded into an evolutionary algorithm through the mutation operator to create a human-guided algorithm. Experimentation demonstrates that good human performers augment EA performance, but that poorer performers can be detrimental to it in certain circumstances. Overall, the introduction of human expertise is seen to benefit the algorithm.
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