Halina Kwaśnicka ALGORYTMY GENETYCZNE W UCZENIU SIĘ ...

VHOHNFML 8GDáR VL ]UHGXNRZDü ]áR*RQRü REOLF]HQLRZ GR U]GX 2M)+O(N⋅M),
gdzie M ± OLF]HEQRü SRSXODFML N ± OLF]ED SR]\W\ZQ\FK SU]\NáDGyZ
:F]HQLHMV]H PHWRG\ GDZDá\ ]áR*RQRü REOLF]HQLRZ U]GX 2N 2 ⋅M).
System REGAL [17] testowano dla sztucznie zdefiniowanego zadania. Celem
HNVSHU\PHQWyZ E\áR VSUDZG]HQLH F]\ ]DSURSRQRZDQD PHWRGD SR]ZROL QDXF]\ü
VL QLHOLF]QLH UHSUH]HQWRZDQ\FK G\VMXQNWRUyZ JG\ LQQH V OLF]QLH
UHSUH]HQWRZDQH =DVWRVRZDQR SU]\NáDGyZ SR]\W\ZQ\FK L QHJDW\ZQ\FK
LFK SRSUDZQ\ RSLV ZLQLHQ VNáDGDü VL ] F]WHUHFK G\VMXQNWRUyZ ϕ 1 reprezentowany
SU]H] SU]\NáDGyZ ϕ 2 przez 167, ϕ 3 przez 56 i ϕ 4 SU]H] : SRGDQ\P FLJX
XF]F\P LVWQLDá WH* LQQ\ G\VMXQNWRU Z PLHMVFH F]ZDUWHJR ϕ 4 NWyU\ QLH(OH
SRNU\ZDá ϕ 4 L E\á UHSUH]HQWRZDQ\ SU]H] SU]\NáDGyZ 6\VWHP F]DVDPL
]QDMGRZDá WR GUXJLH UR]ZL]DQLH ] ϕ 4 ’) zamiast zamierzonego pierwszego (z ϕ 4 ).
W REGAL’u zastosowano PGA ZV]\VWNLH Z]á\ SRáF]RQH V Z KLSHUNRVWN
2VREQLNL PRJ PLJURZDü SRPLG]\ Z]áDPL &HFK FKDUDNWHU\VW\F]Q V\VWHPX
MHVW WR *H SR]ZDOD RQ QD Z\EyU SRPLG]\ GZLHPD VNUDMQ\PL V\WXDFMDPL
jednoczesne uczenie tylko jednego dysjunktora, a jednoczesne uczenie wszystkich
dysjunktorów.
: W\P FHOX ]DLPSOHPHQWRZDQD MHVW VWUDWHJLD GáXJRWHUPLQRZHJR GRVWUDMDQLD
nazywana ‘Torysi-i-Wigowie’ (ang. Tories-and-Whigs :]Há W\SX Tory zawsze
F]HND QD SRZVWDQLH VWDELOQHM L GREUHM SRSXODFML REHMPXMFHM PR*OLZLH ZV]\VWNLH
SR]\W\ZQH SU]\NáDG\ GRFHORZHJR SRMFLD 1DWRPLDVW Z]Há W\SX Whig G]LDáD Z
LQQ\ VSRVyE MHOL SU]H] ]DGDQ OLF]E JHQHUDFML QDMOHSV]\ RVREQLN QD GDQ\P Z(OH
QLH ]PLHQL VL WR ]DNáDGD VL *H Z]Há ]QDOD]á F]FLRZH UR]ZL]DQLH ϕ. To
UR]ZL]DQLH MHVW ]DSDPLW\ZDQH SR F]\P QDVWSXMH SRQRZQH ]DLQLFMRZDQLH GA
QD W\P Z(OH -HGQDN*H SU]\NáDG\ REHMPRZDQH SU]H] ϕ V XVXZDQH ]H ]ELRUX
SU]\NáDGyZ XF]F\FK *HQHURZDQD MHVW QRZD SRSXODFMD IRUPXá UR]SRF]\QD VL
QRZD HZROXFMD DOH GRW\F]\ RQD W\ONR SU]\NáDGyZ QLH REMW\FK SU]H] ]QDOH]LRQH
F]FLRZH UR]ZL]DQLH 3LHUZV]H Z\QLNL X]\VNDQH GOD V]WXF]Q\FK ]DGD V
]DFKFDMFH DOH V\VWHP Z\PDJD GDOV]\FK SUDF ]ZáDV]F]D QDG QRZ\PL VWUDWHJLDPL
ewolucyjnymi.
5.2. Pozyskiwanie wiedzy z baz danych: Hierarchiczny GA
,VWQLHMFH ED]\ GDQ\FK ]DZLHUDM PQyVWZR GDQ\FK $QDOL]D GDQ\FK ]DZDUW\FK
ZGX*HM ED]LH ZLHG]\ SR]ZROLáDE\ QD VIRUPXáRZDQLH SHZQ\FK UHJXODUQRFL F]\
SUDZLGáRZRFL Z\VWSXMF\FK SRPLG]\ ]DSDPLWDQ\PL GDQ\PL :\NRU]\VWDQLH
SHáQHM LQIRUPDFML ]DZDUWHM Z W\FK ED]DFK RUD] VIRUPXáRZDQLH XNU\WHM Z QLFK
ZLHG]\ ]Z\NOH SU]HNUDF]D PR*OLZRFL SHUFHSFML F]áRZLHND &HOHP SRSXODUQHM
ostatnio dziedziny, nazywanej Data Mining (pozyskiwanie wiedzy z baz danych
F]\ WH* odkrywanie wiedzy) jest opracowanie metod automatycznego,