Abstract-Recently, generalisering ramverket i koevolutionärt lärande har teoretiskt formulerats och demonstrerats i samband med game-playing. Generalisering prestanda av en strategi (lösning) uppskattas med hjälp av en samling av slumpmässiga teststrategier (testfall) genom att ta den genomsnittliga spelresultat, med konfidensgränser som tillhandahålls av Chebysjevs teorem. Chebysjev's gränser har fördelen att de innehar för all distribution av spelresultat. Ett sådant distributionsfritt ramverk leder dock till onödigt låga förtroendegränser. I detta dokument har vi utnyttjat den nära-gaussiska karaktären av genomsnittliga spelresultat och gett snävare gränser baserat på parametrisk testning. Detta gör det möjligt för oss att använda små prover av teststrategier för att vägleda och förbättra den medevolutionära sökningen. Vi demonstrerar vårt förhållningssätt i en rad empiriska studier som involverar den itererade fångens dilemma (IPD) och det mer komplexa Othello-spelet i en konkurrenskraftig samevolutionär inlärningsmiljö. Det nya tillvägagångssättet visar sig förbättra det klassiska koevolutionära lärandet genom att vi får allt högre generaliseringsprestanda med relativt små prover av teststrategier. Detta uppnås utan stora prestandavariationer som är typiska för det klassiska tillvägagångssättet. Det nya tillvägagångssättet leder också till snabbare samevolutionär sökning där vi strikt kan kontrollera det tillstånd (provstorlekar) under vilket upptrappningen uppnås (inte på bekostnad av försvagning precision i uppskattningarna).
Detta tillvägagångssätt studerades i samband med EAS, där det kallas Random Sample Evolutionary Learning REF.
Improving Generalization Performance in Co-Evolutionary Learning
{'venue': 'IEEE Transactions on Evolutionary Computation', 'journal': 'IEEE Transactions on Evolutionary Computation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}