演化式合作投票決策系統

Abstract

合作投票的決策方式是人類社會常用的決策方法，其最大的優點就是 具說服力。在本論文中，我們將結合規則庫和遺傳演算法演化學習的優點 ，來建立一種具有學習和組織能力的投票決策系統。 在真實世界中， 用投票決定決策的方式雖是常見的方法，但是常常無法做出好決策，原因 在於參與決策的人員素質不夠的緣故。為了讓合作投票決策的方法更有效 能，我們希望能建立一個集合各類專家的決策系統，使其能做正確的決策 。為了達成這樣的目的，我們採用強化式學習和遺傳演算法利基的觀念， 而要達到利基的方法是利用資源分享的觀念。 傳統上的分享方法在規 則形式的染色體上較不適用。因此，我們提出了另一種適用於規則形式的 強化式分享的處理方法–股東式分享，來使得決策系統中的規則庫能夠自 我學習組織，而建立起一個集合各類專家的決策系統。 為了驗證我們 所提決策模型的效能，我們做了三個實驗–多工器模擬、鳶尾花分類、股 市漲跌預測，期望能藉由這些實驗來證明我們的決策系統是一個簡單實作 而具有效能的方法。另外，我們還撰寫了一個二維空間視覺化的訓練程式 ，可讓我們很容易觀察訓練的結果。