La coévolution coopérative est une méthode d'optimisation connexe aux algorithmes évolutionnaires qui consiste à diviser un problème en sous-problèmes et à résoudre ces sous-problèmes coopérativement pour résoudre aussi le problème entier. La décomposition du problème se faisant automatiquement, il est rare que la difficulté des sous-problèmes soit égale. Dans cette présentation, nous proposons de sélectionner avec un bandit à plusieurs bras (multi-armed bandit), à chaque itération de l'algorithme, le sous-problème qui sera optimisé pour adapter automatiquement le temps consacré à un sous-problème à sa difficulté. Ensuite, nous montrons que l'algorithme proposé permet d'identifier une solution optimale plus rapidement et qu’il augmente la capacité de trouver des solutions complexes.

Abstract

Cooperative coevolution is an evolutionary computation optimization technique that divides a complex problem into sub-problems and solves these sub-problems cooperatively to also solve the entire problem. The problem decomposition being made automatically, the difficulty of the sub-problems is rarely equal. In this presentation, we propose to select with a multi-armed bandit, on each iteration of the algorithm, the sub-problem that will be optimized to automatically adapt the time a sub-problem is given to its difficulty. Then, we show that the proposed algorithm allows optimal solutions to be identified more quickly and that it increases the capacity of finding complex solutions.

(La présentation sera donnée en français dans la salle Pouliot-1120.)