Evolutionary Algorithms as fitness function debuggers

Abstract : All Evolutionary Algorithms experienced practitioners emphasize the need for a careful design of the fitness function. It is commonly heard~ for instance, that "If there is a bug in your fitness function, the EA will find it". This paper presents a case study of such a situation in the domain of geophysical underground identification: some weird solutions are found by the Evolutionary Algorithm, obviously physically absurd, but fulfilling almost perfectly the geophysical criterion.
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Raś, ZbigniewW. and Skowron, Andrzej. Foundations of Intelligent Systems, 1609, Springer Verlag, pp.639-647, 1999, Lecture Notes in Computer Science, 978-3-540-65965-5. 〈10.1007/BFb00910.1007/BFb00951535153〉
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Contributeur : Marc Schoenauer <>
Soumis le : lundi 9 novembre 2015 - 19:01:49
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Frédéric Mansanne, Frédéric Carrère, Andréas Ehinger, Marc Schoenauer. Evolutionary Algorithms as fitness function debuggers. Raś, ZbigniewW. and Skowron, Andrzej. Foundations of Intelligent Systems, 1609, Springer Verlag, pp.639-647, 1999, Lecture Notes in Computer Science, 978-3-540-65965-5. 〈10.1007/BFb00910.1007/BFb00951535153〉. 〈hal-01225296〉

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