Evidence of coevolution in multi-objective evolutionary algorithms

This paper demonstrates that simple yet important characteristics of coevolution can occur in evolutionary algorithms when only a few conditions are met. We find that interaction-based fitness measurements such as fitness (linear) ranking allow for a form of coevolutionary dynamics that is observed when 1) changes are made in what solutions are able to interact during the ranking process and 2) evolution takes place in a multi-objective environment. This research contributes to the study of simulated evolution in a at least two ways. First, it establishes a broader relationship between coevolution and multi-objective optimization than has been previously considered in the literature. Second, it demonstrates that the preconditions for coevolutionary behavior are weaker than previously thought. In particular, our model indicates that direct cooperation or competition between species is not required for coevolution to take place. Moreover, our experiments provide evidence that environmental perturbations can drive coevolutionary processes; a conclusion that mirrors arguments put forth in dual phase evolution theory. In the discussion, we briefly consider how our results may shed light onto this and other recent theories of evolution

An Effective Ensemble Approach for Spam Classification

The annoyance of spam increasingly plagues both individuals and organizations. Spam classification is an important issue to distinguish the spam with the legitimate email or address. This paper presents a neural network ensemble approach based on a specially designed cooperative coevolution paradigm. Each component network corresponds to a separate subpopulation and all subpopulations are evolved simultaneously. The ensemble performance and the Q-statistic diversity measure are adopted as the objectives, and the component networks are evaluated by using the multi-objective Pareto optimality measure. Experimental results illustrate that the proposed algorithm outperforms the traditional ensemble methods on the spam classification problems

Evolutionary Multi-Agent System with Crowding Factor and Mass Center mechanisms for Multiobjective Optimisation

This work presents some additional mechanisms for Evolutionary Multi-Agent Systems for Multiobjective Optimisation trying to solve problems with population stagnation and loss of diversity. Those mechanisms reward solutions located in a less crowded neighborhood and on edges of the frontier. Both techniques have been described and also some preliminary results have been shown

Multi-criteria decision making using reinforcement learning and its application to food, energy, and water systems (FEWS) problem

Indiana University-Purdue University Indianapolis (IUPUI)Multi-criteria decision making (MCDM) methods have evolved over the past several decades. In today’s world with rapidly growing industries, MCDM has proven to be significant in many application areas. In this study, a decision-making model is devised using reinforcement learning to carry out multi-criteria optimization problems. Learning automata algorithm is used to identify an optimal solution in the presence of single and multiple environments (criteria) using pareto optimality. The application of this model is also discussed, where the model provides an optimal solution to the food, energy, and water systems (FEWS) problem

Оцінка ефективності нейронних мереж для обробки зображення.

Робота публікується згідно наказу ректора від 21.01.2020 р. №008/од "Про перевірку кваліфікаційних робіт на академічний плагіат 2019-2020р.р. навчальному році" Керівник: д.т.н., профессор Віноградов Микола Анатолійович.Мета роботи: створення, дослідження, спостереження за поведінкою мутації і природного добору генів програмного оточення інформаційних систем за допомогою впровадження технології Genetic Programming.Векторизацією називають процес отримання векторної моделі на основі растрового зображення. Суть проблеми полягає в тому, що в даний час не існує методу, який дозволяє повністю автоматизувати переклад в векторну форму інформації, представленої в графічному вигляді. Багато в чому це пов'язано з тим, що алгоритмічно не вирішена задача однозначного трактування графічних зображень. Під векторної формою далі будемо розуміти набір об'єктів, які задаються точками, ламаними або багатокутниками. Однак є безліч областей, в яких існує необхідність у подібних перетвореннях. В першу чергу це геоінформаційні системи, де для створення закінчених продуктів необхідне перетворення традиційних джерел картографічної інформації - паперових носіїв - в електронну форму. Серед інших сфер застосування алгоритмів векторизації можна назвати САПР, дизайн і підготовку друкованих / електронних видань. У кожній з цих областей існують свої особливості і складності. Наприклад, в ГІС зазвичай мається на увазі, що вихідні растрові зображення карт використовують обмежену і досить невелике число кольорів, але при цьому необхідно обробляти дуже великі за розмірами зображення. Також в ГІС і системах проектування часто вихідні дані містять суміш лінійних (суцільних, пунктирних, штрихпунктирною і ін), майданних, символьних об'єктів, умовних знаків, заштрихованих областей і т.д. Що також сильно збільшує складність завдань розпізнавання і векторизації. Що стосується САПР-додатків, то там існує потреба виділення таких специфічних випадків, як прямі кути між лініями і дуги кіл