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Etude de la corrélation entre la fitness des parents et la fitness des enfants
Application aux NK-landscape...
Sébastien Verel Philippe Collard
Projet TEALaboratoire I3S - Université de Nice Sophia Antipolis
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f : fonction de fitnessx, y : solutions potentiellesw : opérateur local
Opérateur unitaire : ( f(x) , f(w(x)) ) Opérateur binaire : ( (f(x)+f(y))/2 , f(w(x,y)) )
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Corrélation de fitness Parents / Enfant
1. Etat de l'art Distribution de Fitness Les origines avec Galton Modèle de prédiction Mesure de performance Caractérisation de paysage de fitness
2. Distribution de fitness pour le NK landscape...
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Premiers graphiques réalisés :
Galton (1875) : étude de l'hérédité des caractères quantitatifs
taille des poix doux
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Diamètre moyen des parents
Diamètre moyen des enfants Première bissectrice
Droite de régresssion
➔ Description de la corrélation (droite d'inversion ou de régression)
●Régression vers la médiocrité
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➔ Evolution de la droite de régression au cours des générations :
Le calcul de la moyenne ne s'effectue plus sur la même population de parents à chaque génération
Pearson remarque une erreur :
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Deux questions sont mises en avant :
• Est-il possible de décrire la corrélation entre les moyennes parents et enfants par une fonction simple ?
• Est-il raisonnable de supposer que la corrélation reste inchangée au cours des générations ?
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Dans le cadre des Algorithmes Génétiques...
Utilisation Distribution de Fitness comme : Modèle pour la prédiction du comportement
d'un AG Mesure de la performance d'un AG Caractérisation d'un paysage de fitness
En vue de la conception de l'AG :●Choix de la représentation des solutions●Choix de la fonction de fitness●Choix de l'opérateur ●Choix du taux d'application d'un opérateur●Choix du mode de sélection...
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Modèle de prédiction d'évolution
E[M(t+1)] = 1/N E(FDop(fi,t)) fi/M(t)
Fitness Distribution d'un opérateur :FDop(Fp) = Prob(Fc = fitness of offspring | parents
have mean fitness Fp)
Greffenstette (1995), Altenberg (1995)
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Etude expérimentale réaliser sur les 5 fonctions de De Jong :
Evaluation statique
Evaluation dynamique
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Mesure de performance
Evolvabilité : capacité d'une population à produire de meilleurs individus
Altenberg (1994)
Plusieurs mesures possibles :Probabilité d'amélioration, valeur
moyenne d'amélioration...
Graphique pour expliquer le lien
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Altenberg : conjecture que forme décroissance de l'évolvabilité lié à la
performance de l'AGétude de l'évolvabilité en GP
Fogel :mutation adéquat sur fonctions numériquesopérateur de mutation pour un problème de TSP à 30 villes
Igel :adaptation de l'opérateur de mutation sur un problème
d'estimation de paramètre d'une densitéopérateur de mutation adéquat sur un problème de régression
symbolique en GP
Et surement d'autres...
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Exemple : réglage dynamique
De nombreux opérateurs existent (18) : choix du bon opérateur ?
➔ Réglage dynamique de la probabilité d'appliquation de chaque opérateur.
Génération 0 : ( 1/18, ... , 1/18)...
Génération n : ( p1, ... , p18 )
La variation de probabilité Delta pi s'effectuent tout les Nadapt générations en fonction du “bénéfice absolu” de l'opérateur i
Problème d'estimation de paramètre d'un densité de probabilité (Igel)
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Caractérisation d'un paysage de fitness
Smith (2001) :Plusieurs mesures d'évolvabilité sont proposées : caractérise le paysage de fitness : épistasie et
neutralité
4 mesures en fonction de la fitness des parents :● Probabilité d'amélioration● Moyenne des fitness des enfants● Moyenne des fitness des C% meilleurs enfants● Moyenne des fitness des C% pires enfants
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Epistasie sur le NK
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Neutralité sur le NK q
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Evaluation dynamique cours d'un Hill Climber
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Corrélation de fitness parent / enfant sur le NK landscape
NK N=25 K=20
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NK N=12 K=6
Fitness moyenne :Fc = (1 - (K+1) / N) Fp + 0.5
Coefficient déjà établi par Weinberger 96
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Evaluation dynamique sur un problème de TSP
Mutation noeudMutation arc
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