بهبود سیستم دسته‌بند یادگیر با الگوریتم ممتیک پایه برای حل مسئله بر پایه قانون l

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 گروه فنی و مهندسی، دانشگاه ازاد اسلامی واحد میبد، یزد، ایران

2 دانشجوی ارشد، مرکز تحقیقات زیست فناوری پزشکی، واحد اشکذر، دانشگاه آزاد اسلامی، اشکذر، یزد، ایران.

10.22091/jemsc.2023.8700.1166

چکیده

برای بهینه‌سازی عملکرد هدف پرهزینه الگوریتم‌های ممتیک مورداستفاده قرار می‌گیرند. ارزیابی تعداد جمعیت فعلی از جستجو در نسل‌های قبلی و حفظ باارزش‌ها توسط الگوریتم ممتیک صورت می‌گیرد. تعداد قابل‌توجهی از نسل‌ها برای یافتن مقدار بهینه عملکرد هدف در سیستم‌های بر پایه قانون موردنیاز هستند. سیستم دسته‌بند یادگیر یکی از روش‌های تولید ارزش و دسته‌بندی برای قانون است. هر قانون مجموعه‌ای از ویژگی‌ها را شامل می‌شود. کارکرد سیستم‌های دسته‌بند یادگیر برمبنای الگوریتم ژنتیک است که امکان جستجو و حفظ مراحل قبل جهت یافتن راه‌حل بهتر مسئله وجود ندارد. در این مقاله از الگوریتم ممتیک برای بهبود و بهینه‌سازی سیستم دسته‌بند یادگیر استفاده می‌شود. در سیستم پیشنهادی از الگوریتم ممتیک برای ایجاد جمعیت جهت بهبود سیستم دسته‌بند یادگیر در فضای حالت‌ها استفاده می‌گردد. بهره‌وری، سرعت همگرایی و انحراف استاندارد روش پیشنهادی با استفاده از پیاده‌سازی نشان داده‌شده است. نتایج نشان می‌دهد که روش ترکیبی پیشنهادی از جایگزین الگوریتم ممتیک در سیستم دسته‌بند یادگیر می‌تواند سیستم را جهت حفظ قوانین بهتر با توجه به جستجوی نسل‌های قبلی به میزان قابل‌توجهی تسریع کرده و کیفیت را بهبود بخشد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Improving the learning classifier system with the basic memetic algorithm to solve the problem based on the law

نویسندگان [English]

  • mohammadreza dehghanimahmoudabadi 1
  • nagmalsadat nabavizadeh 2
1 azad univercity maybod,yazd,iran
2 MSc student., Medical Biotechnology Research Center, Ashkezar Branch, Islamic Azad University, Ashkezar, Yazd, Iran.
چکیده [English]

Memetic algorithms are used for optimization in cases where the objective function is costly and the population-based nature of the search is evaluated by the memetic algorithm. In rule-based systems, a significant number of generations are required to find the optimal value of the objective function. One of the methods of generating the rule of the learning classifier system. The function of the learning classifier systems is based on the genetic algorithm, it is not possible to search and save the previous steps in order to find a better solution to the problem. In this article, the memetic algorithm is used to improve and optimize the learner classification system. In the proposed algorithm, the memetic algorithm is used to create a population to improve the learning classifier system in the state space. The efficiency of the proposed method is demonstrated using the implementation. The results show that the proposed hybrid method of replacing the memetic algorithm in the learning classifier system can significantly speed up the hybrid system and improve the quality.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Genetic Algorithm
  • ، Learning Classifier System،
  • Memetic Algorithm ، Optimization
CAPTCHA Image