41、协同进化学习与协同过滤技术解析

协同进化学习与协同过滤技术解析

1. 协同进化学习概述

协同进化学习是一种重要的机器学习方法，在很多领域都有广泛应用。在这个过程中，选择的目的尤为重要，同时围绕表示方式也存在独特的协同进化问题。而且，由于其交互性，协同进化的动态过程可能引发一些常见的病态行为，因此在实施时需格外注意避免这些情况。

1.1 多群体与单群体方法

协同进化通常可根据交互个体是处于不同群体还是同一群体进行大致分类。
- 多群体协同进化 ：在这种情况下，测量适应度需要评估一个群体中的个体与另一个群体中的个体如何交互。例如，每个群体中的个体可能代表游戏中特定玩家的潜在策略，或者代表更大生态系统中的角色（如捕食者和猎物），又或者代表与其他组件组合后应用于问题的组件。尽管不同群体中的个体为了评估而相互作用，但在协同进化搜索过程中，它们通常相互独立。
- 单群体协同进化 ：群体中的个体根据其与同一群体中其他个体的交互进行评估。这些个体可能再次代表游戏中的潜在策略，但评估可能要求它们在游戏中所代表的玩家角色之间进行权衡。在这里，个体不仅为了评估而相互作用，还在协同进化搜索过程中隐含地相互竞争资源。

关于单群体方法是否属于“协同进化”存在一些争议。进化生物学家通常仅根据多群体来定义协同进化，然而在生物系统中，适应度总是主观的，而大多数计算进化学习方法涉及客观适应度评估，这种主观/客观适应度的区别创造了一种有用的分类方式。实际上，单群体和多群体学习系统的行为存在根本差异，但采用主观适应度评估的单群体系统的行为更像多群体协同进化系统，而不是基于客观适应度的进化。从历史上看，只要适应度评估基于个体之间的相互