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Technique et Science Informatiques

0752-4072
Revue des sciences et technologies de l'information
 

 ARTICLE VOL 26/3-4 - 2007  - pp.339-369  - doi:10.3166/tsi.26.339-369
TITRE
Imitation dans le cadre des systèmes de classeurs

RÉSUMÉ
Dans cet article, nous étudions les moyens de mise en oeuvre d’un processus d’apprentissage par imitation permettant d’aider l’apprentissage dans le cadre des systèmes de classeurs. Il s’agit de méthodes d’apprentissage par renforcement utilisant des algorithmes évolutionnaires pour générer une population de règles condition-action. Nous présentons trois approches de la prise en compte d’un comportement observé : deux avec une modélisation de ce comportement, et une sans modèle. Ces approches sont évaluées dans différents environnements lorsqu’elles sont appliquées à trois systèmes de classeurs majeurs : ZCS, XCS et ACS. Les résultats obtenus sont analysés et discutés. Ils mettent en évidence l’importance de la modélisation du comportement observé pour une imitation efficace. Ils montrent, de plus, les avantages d’intégrer cette modélisation par une action interne spécialisée.

ABSTRACT
In this paper, we study the means of developing an imitation learning process allowing to improve learning in the framework of learning classifier systems. It consists on reinforcement learning methods applying evolutionnary methods to develop a set of condition-action rules. We present three approaches of the taking into account of an observed behavior: two approaches using a model of this behavior, and one without modelling. These approaches are evaluated in different environments when they are applied to three major classifier systems: ZCS, XCS and ACS. Obtained results are analyzed and discussed. They highlight the importance of using a model of the observed behavior to enable an efficient imitation. They show the advantages of taking this model into account by a specialized internal action.


AUTEUR(S)
Marc MÉTIVIER, Claude LATTAUD

Reçu le 21 mars 2005.    Accepté le 20 février 2006.

MOTS-CLÉS
imitation, systèmes de classeurs, ZCS, XCS, ACS, guidage.

KEYWORDS
imitation, learning classifier systems, ZCS, XCS, ACS, guidance.

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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