Algorithmes évolutionaires, apprentissage incrémental et reconnaissance des formes

算法进化、增量学徒和形式侦察

• 批准号: 155389-2006
• 负责人: Parizeau, Marc
• 金额: $ 1.6万
• 依托单位: Université Laval
• 依托单位国家: 加拿大
• 项目类别: Discovery Grants Program - Individual
• 财政年份: 2007
• 资助国家: 加拿大
• 起止时间: 2007-01-01 至 2008-12-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://www.nserc-crsng.gc.ca/ase-oro/Details-Detailles_eng.asp?id=362936
• 关键词: Algorithmes; volutionaires; apprentissage; incr; mental

Les algorithmes évolutionnaires («Evolutionary Computations») sont des techniques émergentes dans le domaine de l'intelligence à base de calcul («computational intelligence»). Dans le contexte d'un problème déterminé, elles consistent essentiellement à faire évoluer un ensemble de structures de données représentant des solutions pour ce problème, on parle de population d'individus, grâce à un processus de sélection naturelle inspiré de la théorie de Darwin et d'une série d'opérateurs, tels les croisements et les mutations, inspirés de la génétique cellulaire. Le processus de sélection engendre une nouvelle génération d'individus alors que les opérateurs génétiques transforment ou combinent ceux-ci pour créer de nouveaux individus que l'on espère meilleurs que leurs prédécesseurs. En apprentissage incrémental, on suppose explicitement que l'ensemble des données devant servir à l'apprentissage n'est pas totalement disponible a priori. Le système doit donc apprendre de façon incrémentale, c'est-à-dire au fur et à mesure que de nouvelles données deviennent disponibles. Il doit améliorer ses performances au fil du temps, mais sans recommencer systématiquement son apprentissage à partir de zéro. Il doit donc être en mesure de: 1) acquérir de nouvelles connaissances sans requérir la mémorisation de toutes les données d'apprentissage; 2) retenir ce qu'il a appris précédemment, dans la mesure du possible, tant que les nouvelles connaissances n'entrent pas en conflit direct avec les anciennes; et 3) accepter de nouvelles catégories de connaissances (classes de formes), qu'il n'a jamais observées auparavant. Pour cette recherche, nous proposons de développer de nouvelles approches méthodologiques basées sur les algorithmes évolutionnaires pour résoudre des problèmes de reconnaissance des formes dans un contexte d'apprentissage incrémental.

Les Algorithes évolutionnaires（《进化计算》）是基于计算智能（《计算智能》）的领域中出现的技术。在确定问题的背景下，代表问题解决方案的整体结构的公平发展的基本要素，就个体人口而言，是受达尔文理论启发的自然选择过程的恩典意甲联赛 d'operateurs，tels les les les croisements et lesmutations，inspirés de la génétique cellulaire。一个新的个人一代的选择过程是基因操作者变革的过程，或者是新个人创造者的组合，是前辈们的伟大成就。学徒是渐进式的，假设学徒的团队明确地服务于学徒，而不是先验的全部。该系统是一种渐进式的应用程序，它是一种快速的方法，可以测量新出现的问题。我在一段时间里改善了表演，但没有重新开始零学徒的系统。这样做的方法是： 1) 获得新的知识，但无需记忆所有学徒的知识； 2) 保留预先准备，并尽可能测量，新事物的知识不能直接与旧事物发生冲突；等3）accepter de nouvelles catégories de connaissances (classes de formes), qu'il n'a jamais observées auparavant。在研究中，我们提出了新方法的开发者提出的关于算法演进的基础方法的建议，以解决在增量学徒背景下的形式侦察问题。