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Heuristic-based Genetic Operation in Classifier Systems

Fredivianus, Nugroho


This thesis focuses on improving the Accuracy-based Learning Classifier System (XCS), a Machine Learning technique that attempts to build general and accurate rules. Adapted from the induction concept, a new approach named Rule Combining (RC) draws conclusions from the experience. It learns more efficient in terms of speed and space requirement compared to the original XCS that employs Darwinian genetic operation. Furthermore, RC allows an additional capability of performing feature selection.

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DOI: 10.5445/IR/1000046880
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren (AIFB)
Publikationstyp Hochschulschrift
Publikationsjahr 2015
Sprache Englisch
Identifikator urn:nbn:de:swb:90-468809
KITopen-ID: 1000046880
Verlag Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Art der Arbeit Dissertation
Fakultät Fakultät für Wirtschaftswissenschaften (WIWI)
Institut Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren (AIFB)
Prüfungsdaten 27.02.2015
Schlagwörter machine learning, learning classifier system, algorithms, generalization, induction
Referent/Betreuer Schmeck, H.
KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
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