10、神经网络XCSF中连接选择方案的应用与实验分析

神经网络XCSF中连接选择方案的应用与实验分析

在机器学习领域，神经网络XCSF（eXtended Classifier System with Function Approximation）是一种强大的工具，而连接选择方案则为其性能和效率的优化提供了新的思路。本文将详细探讨连接选择方案在离散和连续环境中的应用，并通过实验分析其对系统性能和计算效率的影响。

1. XCSF系统更新与遗传算法

XCSF系统的更新过程涉及一系列复杂的操作。首先，权重更新公式如下：
[
lc.w_i \leftarrow lc.w_i + \Delta w_i \tag{3}
]
误差更新公式为：
[
\varepsilon \leftarrow \varepsilon + \beta(|r - lc.p(s_{t - 1})| - \varepsilon) \tag{4}
]

遗传算法（GA）在XCSF中扮演着重要角色。当对动作集[A]中的分类器应用GA的平均时间超过阈值$\theta_{GA}$时，GA会被触发。这里的GA经过改进，分为两个阶段：
- 阶段1 ：控制系统内的变异率和建构主义/连接选择率。
- 阶段2 ：从神经元和连接两方面控制神经网络架构的进化。

每个实验由一定数量的试验组成，离散环境下为50,000次试验，连续环境下为20,000次试验。每次试验分为探索模式（轮盘赌动作选择）和利用模式（确定性动作选择），在探索试验中采用轮盘赌动作选择，以避免可能浪费时间的智能体移动。

2. 自