Objective Comparison and Selection in Mono- and Multi-Objective Evolutionary Neurocontrollers
Notice bibliographique
Résumé
Often in multi-objective problems, several elemental objectives are combined into compound objectives by using auxiliary equations to reduce these problems to just one or two objectives. Reducing the number of objectives simplifies the problem into a more easily optimized mono-objective problem, or for multi-objective problems, reduces the Pareto front to a few dimensions for easy analysis. Here, multi-objective evolutionary neurocontrollers with both compound and elemental objectives are compared to a mono-objective evolutionary neurocontroller. The goal of this research is to compare the effectiveness of individual elemental and compound objective effectiveness, and not directly compare mono- and multi-objectivity. The effectiveness of each of the objectives is determined through a series of experiments using a previously demonstrated Lamarckian-inherited neuromodulated evolutionary neurocontroller. The evolved neurocontrollers operate a simulated vehicle pursuing a basic evader vehicle in the pursuit-evasion game. Both vehicles are subject to the effects of mass and drag. It is shown that under certain circumstances, binary objectives can be unsuitable choices as objectives, and that it can be more effective to use multi-objective solutions than to combine elemental objective problems into mono-objective problems by auxiliary functions. It is also shown that the obvious choice of objective may not be the most effective choice.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».