Adaptive augmented evolutionary intelligence for the design of water distribution networks
Adaptive augmented evolutionary intelligence for the design of water distribution networks
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用于供水管网设计的自适应增强进化智能
DOI：
10.1145/3377930.3390204
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发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Johns M
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Johns M
将进化算法（EA）应用于现实世界的问题带来了固有的挑战，主要是在设计复杂系统（如配水网络（WDN））时难以定义所需的大量考虑因素。一种解决方案是使用交互式进化算法（IEA），该算法将人类专家集成到优化过程中，并帮助指导它找到更适合实际应用的解决方案。专家的参与为算法提供了有价值的领域知识;然而，这是一项需要大量交互的密集任务，导致用户疲劳和有效性降低。为了解决这个问题，作者已经开发了利用机器学习从用户交互中捕获人类专业知识的方法，以产生集成到EA的突变算子中的人类衍生启发式（HDH）。这项工作的重点是开发一个自适应的方法，在整个EA的搜索应用多个HDHS。新的自适应方法被证明优于奇异HDH方法和传统的EA在一系列大规模的WDN设计问题。这项工作为开发一种新型的IEA铺平了道路，这种IEA具有向人类专家学习的能力，同时最大限度地减少用户疲劳。
The application of Evolutionary Algorithms (EAs) to real-world problems comes with inherent challenges, primarily the difficulty in defining the large number of considerations needed when designing complex systems such as Water Distribution Networks (WDN). One solution is to use an Interactive Evolutionary Algorithm (IEA), which integrates a human expert into the optimisation process and helps guide it to solutions more suited to real-world application. The involvement of an expert provides the algorithm with valuable domain knowledge; however, it is an intensive task requiring extensive interaction, leading to user fatigue and reduced effectiveness. To address this, the authors have developed methods for capturing human expertise from user interactions utilising machine learning to produce Human-Derived Heuristics (HDH) which are integrated into an EA's mutation operator. This work focuses on the development of an adaptive method for applying multiple HDHs throughout an EA's search. The new adaptive approach is shown to outperform both singular HDH approaches and traditional EAs on a range of large scale WDN design problems. This work paves the way for the development of a new type of IEA that has the capability of learning from human experts whilst minimising user fatigue.
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