Abstrakt. Komplexa kontrolluppgifter kan ofta lösas genom att de sönderdelas i hierarkier av hanterbara subtasks. Sådana nedbrytningar kräver att formgivare bestämmer hur mycket mänsklig kunskap som ska användas för att hjälpa till att lära sig de resulterande komponenterna. Å ena sidan kräver kodning av mänsklig kunskap manuell ansträngning och kan felaktigt begränsa elevens hypotesutrymme eller leda bort det från de bästa lösningarna. Å andra sidan kan det underlätta inlärningen och göra det möjligt för eleven att ta itu med mer komplicerade uppgifter. I den här artikeln undersöks hur denna kompromiss påverkar uppgifter av varierande svårighetsgrad. Ett utrymme som fastställs av två dimensioner utforskas: 1) hur mycket mänsklig hjälp ges och 2) hur svår uppgiften är. I synnerhet, neuroevolution lärande algoritm förbättras med tre olika metoder för att lära sig de komponenter som är resultatet av en uppgift nedbrytning. Den första metoden, koevolution, är mestadels oassisterad av mänsklig kunskap. Den andra metoden, nivåindelad inlärning, får stor hjälp. Den tredje metoden, parallellt skiktat lärande, är en ny kombination av de två första som försöker utnyttja mänsklig kunskap samtidigt som en del av koevolutionens flexibilitet bibehålls. Detaljerade empiriska resultat presenteras som jämför och kontrasterar dessa tre metoder på två versioner av en komplex uppgift, nämligen robot fotboll holdaway, som skiljer sig i inlärningssvårigheter. Dessa resultat bekräftar att neuroevolution, med tanke på en lämplig uppgifts sönderdelning, kan bemästra svåra uppgifter. Dessutom visar de att den lämpliga nivån på den mänskliga hjälpen är avgörande för problemets svårighetsgrad.
Nyligen Whiteson et al. REF utförde indirekt denna jämförelse genom att utvärdera användningen av tre olika metoder för inlärningsalgoritm för neuroevolution för att lösa samma uppgifter: i) koevolution, som till största delen inte stöds av mänsklig kunskap, ii) nivåinlärning, som är starkt assisterad, och iii) samtidig nivåinlärning, det vill säga ett blandat tillvägagångssätt.
Evolving Soccer Keepaway Players Through Task Decomposition
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}