Rule-Based Evolutionary Online Learning Systems
Idioma: inglés
Editorial: Springer Berlin Heidelberg Nov 2005, 2005
Serie: Libro 22 de 183 - Studies in Fuzziness and Soft Computing
- Tapa dura
- Nuevo
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, AlemaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Rule-basedevolutionaryonlinelearningsystems,oftenreferredtoasMichig- style learning classi er systems (LCSs), were proposed nearly thirty years ago (Holland, 1976; Holland, 1977) originally calling them cognitive systems. LCSs combine the strength of reinforcement learning with the generali- tion capabilities of genetic algorithms promising a exible, online general- ing, solely reinforcement dependent learning system. However, despite several initial successful applications of LCSs and their interesting relations with a- mal learning and cognition, understanding of the systems remained somewhat obscured. Questions concerning learning complexity or convergence remained unanswered. Performance in di erent problem types, problem structures, c- ceptspaces,andhypothesisspacesstayednearlyunpredictable. Thisbookhas the following three major objectives: (1) to establish a facetwise theory - proachforLCSsthatpromotessystemanalysis,understanding,anddesign;(2) to analyze, evaluate, and enhance the XCS classi er system (Wilson, 1995) by the means of the facetwise approach establishing a fundamental XCS learning theory; (3) to identify both the major advantages of an LCS-based learning approach as well as the most promising potential application areas. Achieving these three objectives leads to a rigorous understanding of LCS functioning that enables the successful application of LCSs to diverse problem types and problem domains. The quantitative analysis of XCS shows that the inter- tive, evolutionary-based online learning mechanism works machine learning competitively yielding a low-order polynomial learning complexity. Moreover, the facetwise analysis approach facilitates the successful design of more - vanced LCSs including Holland's originally envisioned cognitive systems. Martin V. 292 pp. Englisch. …
N° de ref. del artículo 9783540253792
- Título
- Rule-Based Evolutionary Online Learning Systems
- Autor
- Martin V. Butz
- Editorial
- Springer Berlin Heidelberg Nov 2005
- Año de publicación
- 2005
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3540253793
- ISBN 13
- 9783540253792
- Peso del artículo
- 606 gramos
- Dimensiones
- 241x160x21 mm
- Serie
- Libro 22 de 183: Studies in Fuzziness and Soft Computing
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