Patent EP-2137634-A1 (EP)
Title: Construction d'un modèle adaptatif à plusieurs variables
Inventor: SOETJAHJA HENDRA
IPC: G06N3/12
Filed: 2008-03-05
Abstract: L'invention concerne un algorithme génétique qui détermine la composition de variables optimales ou presque optimales d'un modèle à plusieurs variables par un procédé évolutif. En présence de n'importe quel type de données, le présent mode de réalisation d'algorithme génétique identifie automatiquement les variables pertinentes et construit la combinaison la plus efficace desdites variables pertinentes pour atteindre un ou plusieurs objectifs fixés. A titre d'exemple, l'objectif peut être une puissance explicative ou une puissance prédictive élevée, la mesure de réponses ou tout autre objectif défini par l'utilisateur au moyen d'une fonction d'ajustement. Etant donné que, soumis à des données de n'importe quel type, le présent mode de réalisation de l'algorithme génétique construit une composition de variables qui satisfait le ou les objectifs définis au moyen de la fonction d'ajustement, l'algorithme génétique constitue, à toutes fins pratiques, une méthodologie de construction d'un modèle adaptatif à plusieurs variables. En d'autres termes, le présent mode de réalisation de l'algorithme génétique résout également le besoin d'une capacité dynamique des modèles à plusieurs variables puisque que sa nature évolutive adaptative détecte et incorpore automatiquement les variables les plus pertinentes. En employant un algorithme génétique, le présent mode de réalisation peut trouver les optima globaux ou les optima presque globaux de la combinaison de variables appropriées en un temps et en utilisant des quantités acceptables de ressources bien inférieurs au temps et aux ressources requises par la méthodologie de permutation de variables complète. Parce qu'il utilise un algorithme génétique, le présent mode de réalisation résout le problème d'essai séquentiel F en effectuant une recherche non séquentielle et non linéaire qui permet une ou plusieurs mutations de gènes dans un ordre aléatoire, incluant ou excluant de ce fait au moins une variable dans un ordre aléatoire. La procédure d'essai de variables évaluant le génome entier (à savoir, toutes les variables candidates intactes) et maintenant la fidélité de l'essai d'adhésion de variables complètes dans sa permutation, l'algorithme génétique de la présente réalisation résout le dilemme d'essai partiel F. En outre, et contrairement à sa contrepartie de modélisation humaine, la nature stochastique de l'algorithme génétique neutralise les préjudices de décisions manuelles de l'identification de variables. L'adhésion de variables par l'algorithme est fondée sur la « survie du plus ajusté », où les meilleurs génomes (à savoir, la meilleure combinaison de variables) émergent par la suite comme solution optimale parmi les meilleures races. En résumé, l'algorithme génétique détermine le modèle optimal ainsi qu'un groupe de modèles à plusieurs variables presque optimum. L'algorithme fonctionne en modifiant les paramètres de modèles à plusieurs variables par lesquels, en fait, la composition de variables appropriées des modèles est modifiée. L'algorithme génère une population de génomes de manière itérative jusqu'à ce que le ou les critères du génome souhaité, qui représentent le modèle à plusieurs variables souhaité, aient été trouvés dans le temps acceptable et les ressources raisonnables.