Machine learning methods for solution construction in evolutionary algorithms
Project goals
The neighborhood used in conventional evolutionary algorithms (EA) to create new candidate problem solutions is static and is given implicitly by the crossover and mutation operators used in the algorithm. In the field of EA, many researchers have triedto use neighborhoods able to adapt to certain areas of the search space and to cover some interactions among the features of the promising solutions. The result is the establishment of the so-called estimation of distribution algorithms (EDA) which use probabilistic models to describe the neighborhood. The model is explicitly built on the basis of promising individuals and is used to sample new candidate solutions. Somewhat different approach for the creation of probabilistic model is presented in the so-called learnable evolution model (LEM): first, a classifier distinguishing between promising and less promising solutions is created and then the description of promising solutions is turned into a probabilistic model. This project shall deepen our
Keywords
optimizationevolutionary algorithmsmachine learningpopulation diversity
Public support
Provider
Czech Science Foundation
Programme
Post-graduate (doctorate) grants
Call for proposals
Postdoktorandské granty 8 (SGA02008GA1PD)
Main participants
—
Contest type
VS - Public tender
Contract ID
102/08/P094
Alternative language
Project name in Czech
Metody strojového učení pro konstrukci řešení v evolučních algoritmech
Annotation in Czech
V klasických evolučních algoritmech (EA) založených na křížení a mutaci je okolí, z něhož se generují nová řešení, statické a je dáno implicitně, a to právě použitými operátory. V rámci EA se již dlouho objevují snahy používat okolí, které by se bylo schopné adaptovat na jednotlivé oblasti prohledávaného prostoru a umělo by modelovat i interakce mezi jednotlivými rysy kvalitních řešení. Tyto snahy vyústily ve vznik tzv. estimation of distribution algorithms (EDA), které pro definici okolí používají explicitně vytvořené pravděpodobnostní modely, z nichž se následně vzorkují noví kandidáti na řešení optimalizační úlohy. Jiný způsob vytváření pravděpodobnostních modelů obsahují algoritmy typu learnable evolution model (LEM), které nejprve vytvářejí klasifikátor rozlišující kvalitní a méně kvalitní jedince a následně popis těch kvalitních převedou do formy pravděpodobnostního modelu. Tento projekt se zaměří na prohloubení poznatků o těchto dvou typech algoritmů, a to současně s přihlédnutím k
Scientific branches
R&D category
ZV - Basic research
CEP classification - main branch
JC - Computer hardware and software
CEP - secondary branch
JD - Use of computers, robotics and its application
CEP - another secondary branch
—
20204 - Robotics and automatic control
20205 - Automation and control systems
20206 - Computer hardware and architecture
Completed project evaluation
Provider evaluation
U - Uspěl podle zadání (s publikovanými či patentovanými výsledky atd.)
Project results evaluation
The project was aimed at using machine learning methods for solution construction in evolutionary algorithms (EAs) with real-valued representation. It studied the use of probabilistic models in the role of reproduction operatorsin the framework of estimation-of-distribution algorithms (EDAs) and the the use of classification models in the framework of the so-called learn
Solution timeline
Realization period - beginning
Jan 1, 2008
Realization period - end
Dec 31, 2010
Project status
U - Finished project
Latest support payment
Apr 16, 2010
Data delivery to CEP
Confidentiality
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Data delivery code
CEP11-GA0-GP-U/04:3
Data delivery date
Mar 20, 2015
Finance
Total approved costs
638 thou. CZK
Public financial support
638 thou. CZK
Other public sources
0 thou. CZK
Non public and foreign sources
0 thou. CZK
Basic information
Recognised costs
638 CZK thou.
Public support
638 CZK thou.
100%
Provider
Czech Science Foundation
CEP
JC - Computer hardware and software
Solution period
01. 01. 2008 - 31. 12. 2010