Resumen

Un paisaje de aptitud presenta la relación entre un individuo y su éxito reproductivo en la computación evolutiva (EC). Sin embargo, un paisaje discreto y aproximado en un espacio de búsqueda original puede no proporcionar suficiente y precisa información para la búsqueda de EC, especialmente en EC interactiva (IEC). El paisaje de aptitud de la evaluación subjetiva humana en IEC es muy difícil e imposible de modelar, incluso con una hipótesis de cuál podría ser su definición. En este artículo, proponemos un método para establecer un modelo humano en un espacio de búsqueda proyectado de alta dimensionalidad mediante clasificación de núcleo para mejorar la búsqueda de IEC. Dado que la lógica bivalente es un paradigma perceptual más simple, el modelo humano se establece considerando este principio paradigma. En el espacio de características, diseñamos un clasificador lineal como modelo humano para obtener conocimiento de preferencia del usuario, que no puede ser soportado de forma lineal en el espacio de búsqueda discreto original. El modelo humano se establece mediante este método para predecir el conocimiento perceptual pot

• Materias:Internet de las cosas Inteligencia artificial Contaminantes atmosféricos Sistema biométrico Aplicaciones
• Subjects:Internet of things Artificial intelligence Air pollutants Biometric system Applications
• Palabras claves:Paisaje de aptitud; Computación evolutiva; CE interactivo; Modelo humano; Espacio de búsqueda; Clasificación de núcleo
• Keywords:Fitness landscape; Evolutionary computation; Interactive EC; Human model; Search space; Kernel classification