Managing team-based problem solving with symbiotic bid-based genetic programming
Notice bibliographique
Résumé
Bid-based Genetic Programming (GP) provides an elegant mechanism for facilitating cooperative problem decomposition without an a priori specification of the number of team members. This is in contrast to existing teaming approaches where individuals learn a direct input-output map (e.g., from exemplars to class labels), allowing the approach to scale to problems with multiple outcomes (classes), while at the same time providing a mechanism for choosing an outcome from those suggested by team members. This paper proposes a symbiotic relationship that continues to support the cooperative bid-based process for problem decomposition while making the credit assignment process much clearer. Specifically, team membership is defined by a team population indexing combinations of GP individuals in a separate team member population. A Pareto-based competitive coevolutionary component enables the approach to scale to large problems by evolving informative test points in a third population. The ensuing Symbiotic Bid-Based (SBB) model is evaluated on three large classification problems and compared to the XCS learning classifier system (LCS) formulation and to the support vector machine (SVM) implementation LIBSVM. On two of the three problems investigated the overall accuracy of the SBB classifiers was found to be competitive with the XCS and SVM results. At the same time, on all problems, the SBB classifiers were able to detect instances of all classes whereas the XCS and SVM models often ignored exemplars of minor classes. Moreover, this was achieved with a level of model complexity significantly lower than that identified by the SVM and XCS solutions.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».