論文の概要: Learning and evolution: factors influencing an effective combination

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.11761v1
• Date: Tue, 20 Jun 2023 09:03:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-22 16:23:54.220502
• Title: Learning and evolution: factors influencing an effective combination
• Title（参考訳）: 学習と進化:効果的な組み合わせに影響を与える要因
• Authors: Paolo Pagliuca
• Abstract要約: 進化と学習の相互関係は、人工知能と神経進化のコミュニティの間で議論の的になっている。 著者らは、学習と進化を組み合わせることで、進化だけで発見されたものよりも優れた解を見つけることができるかどうかを調査する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The mutual relationship between evolution and learning is a controversial argument among the artificial intelligence and neuro-evolution communities. After more than three decades, there is still no common agreement on the matter. In this paper the author investigates whether combining learning and evolution permits to find better solutions than those discovered by evolution alone. More specifically, the author presents a series of empirical studies that highlight some specific conditions determining the success of such a combination, like the introduction of noise during the learning and selection processes. Results are obtained in two qualitatively different domains, where agent/environment interactions are minimal or absent.
• Abstract（参考訳）: 進化と学習の相互関係は、人工知能と神経進化コミュニティの間で議論の的となっている。 30年以上経っても、この問題に関する共通合意はいまだに存在しない。 本稿では,学習と進化の組み合わせによって,進化だけで発見されたものよりも優れた解を見つけることができるかどうかを考察する。 より具体的には、学習と選択過程におけるノイズの導入など、このような組み合わせの成功を決定するいくつかの特定の条件を強調する実験的な研究のシリーズを紹介する。 結果は2つの質的な異なる領域で得られ、エージェント/環境相互作用は最小か欠落である。

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