Bachelorarbeit - Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz der Universität ...

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3.2. AUTOMATISIERTE MERKMALSEXTRAKTION DURCH GENETISCHER PROGRAMMIERUN

wird auf einem Teil der Daten ein Modell gelernt, welches dann auf dem restlichen Teil der

Daten angewandt wird. k mal wiederholt erhält man über das Mittel aller Performanzen

eine k-fache Kreuzvalidierung.

Die Performanz des Lernverfahrens wird zum Schluss ausgewertet und als Fitnesswert

dem entsprechenden Individuum zugeordnet. Somit entspricht die Fitnessfunktion

des evolutionären Algorithmus der Performanz des Lernalgorithmus auf den vorverarbeiteten

Daten und ist somit ebenfalls von diesem abhängig. Daher sollten verschiedene

Lernalgorithmen ausprobiert werden, um eine qualitativere Aussage über die Güte der

automatischen Merkmalsextraktion machen zu können.

3.2.3 Mutationsoperatoren und Selektionsstrategien

Nach Ausführung der Vorverarbeitungsprozesse und Evaluiering durch die Fitnessfunktion

wird die Population durch Selektion verkleinert und Mutationsoperatoren verändern

Prozesse.

Selektionsstrategien sind Verfahren zur Auswahl von Individuen, die in die nächste Generation

übergehen. Nicht ausgewählte Individuen werden gelöscht. Durch das ValueSeries-

Plugin stehen folgende Selektionsverfahren zur verfügung:

• Tournament

Der Tournament-Algorithmus wählt zufällig zwei Individuen aus der Population und.

Das Individum mit der höheren Fitness wird zur neuen Population hinzugefügt. Die

Menge der Individuen die zum Tournament “antreten“ ist durch den Parameter

tournamentsize wählbar.

• Roulette Wheel Selection

Roulette Wheel Selection, auch Fitnessproportionale Selektion genannt, teilt jedem

Individuum eine Wahrscheinlichkeit zu, mit der es gewählt wird. Die Wahrscheinlichkeit

ist dabei proportional zur Fitness des Individuums. Das Verfahren kann

als Roulettetisch veranschaulicht werden, bei dem jedem Individuum ein Fach des

Roulettetisches zugewiesen wird. Das Individuum wird gewählt, wenn die (zufällig

rollende) Roulettekugel in dem Fach landet. Die Größe des Faches ist proportional

zur Fitness des Individuums. Eine hohe Fitness erhöht somit die Wahrscheinlichkeit

gewählt zu werden. Die Anzahl der auszuwählenden Individuen ist als Parameter

wählbar.

Bei jeder Selektionsstrategie ist es zudem möglich ,dass das Individuum mit der höchsten

Fitness in der Population direkt ausgewählt wird (elitist selection).

Nachdem die Individuen der neuen Generation ausgewählt wurden, werden genetische

Operatoren (Mutationsoperatoren) auf einigen Individuen angewandt. Genetische Operatoren

dienen bei evolutionären Algorithmen zur Mutation der genetischen Merkmale der

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