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2007 | OriginalPaper | Buchkapitel

Adaptive Evaluation Strategy Based on Surrogate Model

verfasst von : Yi-nan Guo, Dun-wei Gong, Hui Wang

Erschienen in: Human-Computer Interaction. Interaction Design and Usability

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Human fatigue is a key problem existing in interactive genetic algorithms which limits population size and generations. Aiming at this problem, evaluation strategies based on surrogate models are presented, in which some individuals are evaluated by models instead of human. Most of strategies adopt fixed substitution proportion, which can not alleviate human fatigue farthest. A novel evaluation strategy with variable substitution proportion is proposed. Substitution proportion lies on models’ precision and human fatigue. Different proportion cause three evaluation phases, which are evaluated by human only, mixed evaluated by human and the model, evaluated by the model only. In third phase, population size is enlarged. Taking fashion evolutionary design system as an example, the validity of the strategy is proved. Simulation results indicate the strategy can effectively alleviate human fatigue and improve the speed of convergence.

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Metadaten
Titel
Adaptive Evaluation Strategy Based on Surrogate Model
verfasst von
Yi-nan Guo
Dun-wei Gong
Hui Wang
Copyright-Jahr
2007
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-540-73105-4_52

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