Further Comparison between ATNoSFERES and XCSM
Type de document :
Communication dans un congrès avec actes
Titre :
Further Comparison between ATNoSFERES and XCSM
Auteur(s) :
Landau, Samuel [Auteur]
Objets et Agents pour Systèmes d'Information et Simulation [OASIS]
Picault, Sebastien [Auteur]
Laboratoire d'Informatique Fondamentale de Lille [LIFL]
Systèmes Multi-Agents et Comportements [SMAC]
Objets et Agents pour Systèmes d'Information et Simulation [OASIS]
Sigaud, Olivier [Auteur]
Objets et Agents pour Systèmes d'Information et Simulation [OASIS]
Gérard, Pierre [Auteur]
Objets et Agents pour Systèmes d'Information et Simulation [OASIS]
Objets et Agents pour Systèmes d'Information et Simulation [OASIS]
Picault, Sebastien [Auteur]
Laboratoire d'Informatique Fondamentale de Lille [LIFL]
Systèmes Multi-Agents et Comportements [SMAC]
Objets et Agents pour Systèmes d'Information et Simulation [OASIS]
Sigaud, Olivier [Auteur]
Objets et Agents pour Systèmes d'Information et Simulation [OASIS]
Gérard, Pierre [Auteur]
Objets et Agents pour Systèmes d'Information et Simulation [OASIS]
Éditeur(s) ou directeur(s) scientifique(s) :
Lanzi, Pier Luca
Stolzmann, Wolfgang
Wilson, Stewart W.
Stolzmann, Wolfgang
Wilson, Stewart W.
Titre de la manifestation scientifique :
IWLCS 2002 - 5th International Workshop on Learning Classifier Systems
Ville :
Granada
Pays :
Espagne
Date de début de la manifestation scientifique :
2002-09
Titre de la revue :
Lecture Notes in Computer Science
Éditeur :
Springer
Date de publication :
2002
Mot(s)-clé(s) en anglais :
ATN
internal state generalization
perceptual aliazing
Learning Classifier Systems
Evolutionary Algorithms
internal state generalization
perceptual aliazing
Learning Classifier Systems
Evolutionary Algorithms
Discipline(s) HAL :
Informatique [cs]/Système multi-agents [cs.MA]
Informatique [cs]/Apprentissage [cs.LG]
Informatique [cs]/Intelligence artificielle [cs.AI]
Informatique [cs]/Apprentissage [cs.LG]
Informatique [cs]/Intelligence artificielle [cs.AI]
Résumé en anglais : [en]
In this paper we present ATNoSFERES, a new framework based on an indirect encoding Genetic Algorithm which builds finite-state automata controllers able to deal with perceptual aliazing. In the context of our ongoing line ...
Lire la suite >In this paper we present ATNoSFERES, a new framework based on an indirect encoding Genetic Algorithm which builds finite-state automata controllers able to deal with perceptual aliazing. In the context of our ongoing line of research, we compare it with XCSM, a memory-based extension of the most studied Learning Classifier System, XCS, through two benchmark experiments. We focus in particular on internal state generalization, and add special purpose features to ATNoSFERES to fulfill that comparison. We then discuss the role played by internal state generalization in the experiments studied.Lire moins >
Lire la suite >In this paper we present ATNoSFERES, a new framework based on an indirect encoding Genetic Algorithm which builds finite-state automata controllers able to deal with perceptual aliazing. In the context of our ongoing line of research, we compare it with XCSM, a memory-based extension of the most studied Learning Classifier System, XCS, through two benchmark experiments. We focus in particular on internal state generalization, and add special purpose features to ATNoSFERES to fulfill that comparison. We then discuss the role played by internal state generalization in the experiments studied.Lire moins >
Langue :
Anglais
Comité de lecture :
Oui
Audience :
Internationale
Vulgarisation :
Non
Collections :
Source :
Fichiers
- https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00860450/document
- Accès libre
- Accéder au document
- https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00860450/document
- Accès libre
- Accéder au document
- https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00860450/document
- Accès libre
- Accéder au document
- document
- Accès libre
- Accéder au document
- 2002-IWLCS.pdf
- Accès libre
- Accéder au document
- 2002-IWLCS.pdf
- Accès libre
- Accéder au document