Analisi de l'avaluació incremental i de l'aplicació eficient de l'Algorisme Genètic en un Sistema Classificador

Abstract

Aquest article parteix de l'ana!isi del sistema MOLeeS, un sistema classificador (eS) que evolu­ciona un conjunt de regles de classificació a partir d'algorismes genetics (GA). El sistema es descom­posa en dues fases: l'avaluació de les regles i el GA. El cost de l'avaluació de les regles és elevat i <lepen del nombre d'exemples d'entrenament. L'article es­tudia i proposa l'ús d'una avaluació incremental que permeti intercalar-hi l'aplicació del GA, accelerant d'aquesta manera l'aprenentatge i reduint el cost computacional. A més, es proposen altres esquemes de selecció i de reemplaºament del GA que són més eficients que en el sistema original. El sistema re­sultant, anomenat IMO, presenta característiques comunes del sistema MOLeeS i de d'altres es ac­tuals com l'XeS. Els resultats demostren la millora del cost computacional i de !'eficiencia del GA res­pecte MOLeeS. Per altra banda, el sistema pro­posat presenta un espai solució inferior a l'XeS, cosa que permet millorar-ne el rendiment en deter­minats problemes.