論文の概要: Evolutionary Algorithms for Fuzzy Cognitive Maps

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.01012v1
• Date: Sat, 19 Dec 2020 15:17:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-01 14:26:27.275089
• Title: Evolutionary Algorithms for Fuzzy Cognitive Maps
• Title（参考訳）: ファジィ認知マップの進化的アルゴリズム
• Authors: Stefanos Tsimenidis
• Abstract要約: ファジィ認知マップ(FCMs)は、近年人気が高まっている複雑なシステムモデリング手法である。 本研究では、FCMの訓練に用いられる遺伝的アルゴリズムをレビューするとともに、FCM学習アルゴリズムの概要を概観する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Fuzzy Cognitive Maps (FCMs) is a complex systems modeling technique which, due to its unique advantages, has lately risen in popularity. They are based on graphs that represent the causal relationships among the parameters of the system to be modeled, and they stand out for their interpretability and flexibility. With the late popularity of FCMs, a plethora of research efforts have taken place to develop and optimize the model. One of the most important elements of FCMs is the learning algorithm they use, and their effectiveness is largely determined by it. The learning algorithms learn the node weights of an FCM, with the goal of converging towards the desired behavior. The present study reviews the genetic algorithms used for training FCMs, as well as gives a general overview of the FCM learning algorithms, putting evolutionary computing into the wider context.
• Abstract（参考訳）: ファジィ認知マップ(fcms)は複雑なシステムモデリング手法であり、その特異な利点のために最近人気が高まっている。 それらは、モデル化されるシステムのパラメータ間の因果関係を表すグラフに基づいており、解釈可能性と柔軟性のために際立っている。 近年のFCMの普及に伴い、モデルの開発と最適化のための研究が数多く行われている。 FCMの最も重要な要素の1つは、彼らが使用する学習アルゴリズムであり、その有効性は、主にそれによって決定される。 学習アルゴリズムは、所望の行動に収束することを目的として、fcmのノード重みを学習する。 本研究は、FCMの学習に使用される遺伝的アルゴリズムを概説するとともに、FCM学習アルゴリズムの概要を概説し、進化的コンピューティングをより広い文脈に導入する。

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