LCS在多步学习问题中的规则集压缩算法

作     者：臧兆祥 李德华 王俊英 Zang Zhaoxiang;Li Dehua;Wang Junying

作者机构：三峡大学计算机与信息学院湖北宜昌443000 华中科技大学自动化学院湖北武汉430074 

出 版 物：《华中科技大学学报（自然科学版）》 (Journal of Huazhong University of Science and Technology(Natural Science Edition))

年 卷 期：2014年第42卷第2期

页      面：101-105页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 081203[工学-计算机应用技术] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(69775022) 国家高技术研究发展计划资助项目(863-306-ZT04-06-3) 

主　　题：学习分类元系统 压缩算法 多步学习问题 强化学习 规则集压缩 learning classifier systems (LCS) 

摘      要：为了解决学习分类元系统(LCSs)应用于多步学习问题时会生成规模庞大、冗余的规则集问题,提出了一种规则集压缩算法.该算法的处理过程包含三个阶段:a.通过特殊的遗传进化操作,在删除一些较弱分类元的同时,增加规则集里泛化能力较强、适应值较高的分类元的个体数目;b.进行冲突消解,消除规则集里相互重叠、相互冲突的分类元;c.对产生的无重叠无冲突的规则集,进行大幅度压缩处理,得出最终的精简规则集.实验结果表明:所提算法能够在几乎不降低系统整体性能的前提下,将规则集极大地约简和压缩,从而产生足够小的规则集,使LCSs的知识表示的冗余度减少,凸显了规则集的易解释、易操作等特性;提高了LCSs在多步学习问题中的应用效果,拓展了其应用范围.