Improving HybrID: How to best combine indirect and direct encoding in evolutionary algorithms
Notice bibliographique
Résumé
Many challenging engineering problems are regular, meaning solutions to one part of a problem can be reused to solve other parts. Evolutionary algorithms with indirect encoding perform better on regular problems because they reuse genomic information to create regular phenotypes. However, on problems that are mostly regular, but contain some irregularities, which describes most real-world problems, indirect encodings struggle to handle the irregularities, hurting performance. Direct encodings are better at producing irregular phenotypes, but cannot exploit regularity. An algorithm called HybrID combines the best of both: it first evolves with indirect encoding to exploit problem regularity, then switches to direct encoding to handle problem irregularity. While HybrID has been shown to outperform both indirect and direct encoding, its initial implementation required the manual specification of when to switch from indirect to direct encoding. In this paper, we test two new methods to improve HybrID by eliminating the need to manually specify this parameter. Auto-Switch-HybrID automatically switches from indirect to direct encoding when fitness stagnates. Offset-HybrID simultaneously evolves an indirect encoding with directly encoded offsets, eliminating the need to switch. We compare the original HybrID to these alternatives on three different problems with adjustable regularity. The results show that both Auto-Switch-HybrID and Offset-HybrID outperform the original HybrID on different types of problems, and thus offer more tools for researchers to solve challenging problems. The Offset-HybrID algorithm is particularly interesting because it suggests a path forward for automatically and simultaneously combining the best traits of indirect and direct encoding.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 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 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».