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Computación evolutiva interactiva

La computación evolutiva interactiva (IEC) o selección estética es un término general para los métodos de computación evolutiva que utilizan la evaluación humana. Por lo general, la evaluación humana es necesaria cuando no se conoce la forma de la función de aptitud (por ejemplo, el atractivo visual; como en Dawkins, 1986 [1] ) o el resultado de la optimización debe ajustarse a una preferencia particular del usuario (por ejemplo, el sabor del café o el conjunto de colores de la interfaz de usuario).

Cuestiones de diseño IEC

La cantidad de evaluaciones que IEC puede recibir de un usuario humano está limitada por la fatiga del usuario, que muchos investigadores han señalado como un problema importante. Además, las evaluaciones humanas son lentas y costosas en comparación con el cálculo de la función de aptitud. Por lo tanto, los métodos IEC de un solo usuario deben diseñarse para converger utilizando una pequeña cantidad de evaluaciones, lo que necesariamente implica poblaciones muy pequeñas. Los investigadores propusieron varios métodos para acelerar la convergencia, como la búsqueda evolutiva interactiva con restricciones (intervención del usuario) o el ajuste de las preferencias del usuario utilizando una función convexa . [2] Las interfaces hombre-computadora IEC deben diseñarse cuidadosamente para reducir la fatiga del usuario. También hay evidencia de que la adición de agentes computacionales puede contrarrestar con éxito la fatiga del usuario. [3]

Sin embargo, las implementaciones IEC que pueden aceptar evaluaciones de muchos usuarios simultáneamente superan las limitaciones descritas anteriormente. Un ejemplo de este enfoque es una instalación multimedia interactiva de Karl Sims que permite aceptar preferencias de muchos visitantes mediante el uso de sensores de piso para desarrollar atractivas formas animadas en 3D. Algunas de estas implementaciones IEC multiusuario sirven como herramientas de colaboración, por ejemplo, HBGA .

Tipos IEC

Los métodos IEC incluyen la estrategia de evolución interactiva , [4] el algoritmo genético interactivo, [5] [6] la programación genética interactiva , [7] [8] [9] y el algoritmo genético basado en humanos ., [10]

AIG

Un algoritmo genético interactivo (IGA) se define como un algoritmo genético que utiliza la evaluación humana. Estos algoritmos pertenecen a una categoría más general de computación evolutiva interactiva. La principal aplicación de estas técnicas incluye dominios donde es difícil o imposible diseñar una función de aptitud computacional, por ejemplo, imágenes en evolución, música, varios diseños artísticos y formas para adaptarse a las preferencias estéticas de un usuario. [11] Los métodos de computación interactiva pueden utilizar diferentes representaciones, tanto lineales (como en los algoritmos genéticos tradicionales ) como en forma de árbol (como en la programación genética ).

Véase también

Referencias

  1. ^ Dawkins, R. (1986). El relojero ciego . Longman.
  2. ^ Takagi, H. (2001). "Computación evolutiva interactiva: fusión de las capacidades de optimización de EC y evaluación humana" (PDF) . Actas del IEEE . 89 (9): 1275–1296. doi :10.1109/5.949485. hdl : 2324/1670053 .
  3. ^ Kruse, J.; Connor, AM (2015). "Sistemas evolutivos multiagente para la generación de mundos virtuales complejos". Transacciones aprobadas por EAI sobre tecnologías creativas . 15 (5): 150099. arXiv : 1604.05792 . doi :10.4108/eai.20-10-2015.150099. S2CID  12670076.
  4. ^ Herdy, M. (1997), Optimización evolutiva basada en selección subjetiva: evolución de mezclas de café. Actas del 5.º Congreso Europeo sobre Técnicas Inteligentes y Computación Suave (EUFIT'97); pp 2010-644.
  5. ^ *Caldwell, C. y Johnston, VS (1991), Seguimiento de un sospechoso criminal a través del "espacio facial" con un algoritmo genético, en Actas de la Cuarta Conferencia Internacional sobre Algoritmos Genéticos, Morgan Kaufmann Publisher, págs. 416-421, julio de 1991
  6. ^ Milani, A. (2004). "Algoritmos genéticos en línea" (PDF) . Revista internacional de teorías y aplicaciones de la información . 11 : 20–28.
  7. ^ Sims, K. (1991). "Evolución artificial para gráficos por ordenador". Gráficos por ordenador . 25 (4): 319–328. CiteSeerX 10.1.1.226.7450 . doi :10.1145/127719.122752. 
  8. ^ Sims, K. (1991), Evolución interactiva de sistemas dinámicos. Primera conferencia europea sobre vida artificial, MIT Press
  9. ^ Unemi, T. (2000). SBART 2.4: una herramienta IEC para crear imágenes 2D, Películas y collage, Actas del programa del taller de la Conferencia sobre computación genética y evolutiva de 2000, Las Vegas, Nevada, 8 de julio de 2000, pág. 153
  10. ^ Kosorukoff, A. (2001). "Algoritmo genético basado en humanos". Conferencia internacional IEEE de 2001 sobre sistemas, hombre y cibernética. Sistemas electrónicos y hombres electrónicos para la cibernética en el ciberespacio (Cat. No. 01CH37236) . Vol. 5. Transacciones IEEE sobre sistemas, hombre y cibernética. págs. 3464–3469. doi :10.1109/ICSMC.2001.972056. ISBN . 978-0-7803-7087-6. Número de identificación del sujeto  13839604.
  11. ^ Khan, Shahroz; Gunpinar, Erkan; Sener, Bakir (2019). "GenYacht: Un sistema de diseño generativo interactivo para el diseño de cascos de yates asistido por computadora". Ingeniería oceánica . 191 : 106462. doi :10.1016/j.oceaneng.2019.106462. S2CID  204150911.

Enlaces externos