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私は、遺伝的アルゴリズムがビデオゲームで果たすことができる/できる役割について非常に基礎的な研究をしている学部生です。Youtubeには、コンピュータープレーヤーにプレイ方法を教えるためにアルゴリズムをどのように使用したかを示す人々のビデオがあります。

http://www.youtube.com/watch?v=ofVKsxeYa6U&feature=related

遺伝的アルゴリズムは、達成したい一般的な解決策を知っているが正確ではない場合に最適な検索アルゴリズムであると理解しています。元。TSPでは、可能な限り最短のルートを見つけたい、または試験のスケジュールの問題で、すべての学生が最小限の「中断」で試験を受けることができるようにする必要があります。これらでは、アルゴリズムの使用に関する問題が明確になっています。しかし、gaで「機械学習」の概念を理解するのに苦労しています

遺伝的アルゴリズムを使用してコンピューターに遊び方を教える場合、どのように「学習」するのでしょうか。彼らはどのようにしてゲームをプレイすることを学びましたか？彼らが解決しようとしている「最適化問題」とは何ですか？

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1つの用途は特徴選択です。

多くの場合、特にテキストの問題では、機能スペースが巨大であり、多くの機械学習アルゴリズム（KNNなど）は非情報機能に対して脆弱であり、機能が多いと悪化します。

特徴選択アルゴリズムを使用すると、問題の次元を減らすことができますが、問題は、どの機能が冗長であるかをどのように選択するかです。

それを行う方法はたくさんありますが、そのうちの1つは、検索機能としてGentic Algorithmを使用し、保持したい機能のサブセットを最適化しようとすることです。

この使用法は一般的に使用されており、 GeneticSearchとしてAttributeSelectionパッケージのオープンソースMLライブラリWekaにも実装されています

于 2012-08-06T14:31:06.980 に答える