इंटरैक्टिव विकासवादी संगणना: Difference between revisions

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इंटरएक्टिव [[ विकासवादी गणना ]] (आईईसी) या सौंदर्य चयन मानव मूल्यांकन का उपयोग करने वाले विकासवादी कंप्यूटेशन के तरीकों के लिए एक सामान्य शब्द है। आमतौर पर मानव मूल्यांकन तब आवश्यक होता है जब [[फिटनेस कार्य]] का रूप ज्ञात नहीं होता है (उदाहरण के लिए, दृश्य अपील या आकर्षण; जैसा कि डॉकिन्स, 1986 में)<ref>{{cite book|author=Dawkins, R.|title=अंधा घड़ीसाज़|publisher=Longman|year=1986|title-link=अंधा घड़ीसाज़}}</ref>) या अनुकूलन का परिणाम किसी विशेष उपयोगकर्ता प्राथमिकता के अनुरूप होना चाहिए (उदाहरण के लिए, कॉफी का स्वाद या उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस का रंग सेट)।
'''इंटरैक्टिव एवोलूशनरी कम्प्यूटेशन''' (आईईसी) (पारस्परिक [[ विकासवादी गणना |विकासवादी संगणना)]] या सौंदर्य चयन (एस्थेटिक  सिलेक्शन ) मानव मूल्यांकन का उपयोग करने वाले एवोलूशनरी कम्प्यूटेशन के तरीकों के लिए एक सामान्य शब्द है। सामान्यतः मानव मूल्यांकन तब आवश्यक होता है जब [[फिटनेस कार्य]] का रूप ज्ञात नहीं होता है (उदाहरण के लिए, दृश्य अपील या आकर्षण; जैसा कि डॉकिन्स, 1986 में)<ref>{{cite book|author=Dawkins, R.|title=अंधा घड़ीसाज़|publisher=Longman|year=1986|title-link=अंधा घड़ीसाज़}}</ref>) या अनुकूलन का परिणाम किसी विशेष उपयोगकर्ता प्राथमिकता के अनुरूप होना चाहिए (उदाहरण के लिए, कॉफी का स्वाद या उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस का रंग सेट)।


==आईईसी डिजाइन मुद्दे==
==आईईसी डिजाइन मुद्दे==


आईईसी एक मानव उपयोगकर्ता से जितने मूल्यांकन प्राप्त कर सकता है, वह उपयोगकर्ता की थकान के कारण सीमित है जिसे कई शोधकर्ताओं ने एक बड़ी समस्या के रूप में बताया है। इसके अलावा, फिटनेस फ़ंक्शन गणना की तुलना में मानव मूल्यांकन धीमा और महंगा है। इसलिए, एक-उपयोगकर्ता आईईसी तरीकों को कम संख्या में मूल्यांकन का उपयोग करके अभिसरण करने के लिए डिज़ाइन किया जाना चाहिए, जो आवश्यक रूप से बहुत छोटी आबादी को दर्शाता है। अभिसरण को गति देने के लिए शोधकर्ताओं द्वारा कई तरीके प्रस्तावित किए गए थे, जैसे इंटरैक्टिव बाधा विकासवादी खोज (उपयोगकर्ता हस्तक्षेप) या उत्तल फ़ंक्शन का उपयोग करके उपयोगकर्ता प्राथमिकताओं को फिट करना।<ref>{{cite journal|author=Takagi, H.|year=2001|title=Interactive Evolutionary Computation: Fusion of the Capacities of EC Optimization and Human Evaluation|journal=Proceedings of the IEEE |volume=89|issue=9|pages=1275–1296|url=http://www.design.kyushu-u.ac.jp/~takagi/TAKAGI/IECpaper/ProcIEEE_3.pdf|doi=10.1109/5.949485|hdl=2324/1670053|hdl-access=free}}</ref> उपयोगकर्ता की थकान को कम करने के लिए आईईसी मानव-कंप्यूटर इंटरफेस को सावधानीपूर्वक डिजाइन किया जाना चाहिए। इस बात के भी प्रमाण हैं कि कम्प्यूटेशनल एजेंटों को जोड़ने से उपयोगकर्ता की थकान का सफलतापूर्वक प्रतिकार किया जा सकता है।<ref>{{cite journal|author1=Kruse, J.  |author2=Connor, A.M.|year=2015|title=जटिल आभासी दुनिया की पीढ़ी के लिए बहु-एजेंट विकासवादी प्रणालियाँ|journal=EAI Endorsed Transactions on Creative Technologies |volume=15|issue=5|pages=150099|doi=10.4108/eai.20-10-2015.150099|arxiv=1604.05792|s2cid=12670076}}</ref>
आईईसी एक मानव उपयोगकर्ता से जितने मूल्यांकन प्राप्त कर सकता है, वह उपयोगकर्ता की थकान के कारण सीमित है जिसे कई शोधकर्ताओं ने एक बड़ी समस्या के रूप में बताया है। इसके अलावा, फिटनेस फ़ंक्शन गणना की तुलना में मानव मूल्यांकन धीमा और महंगा है। इसलिए, एक-उपयोगकर्ता आईईसी तरीकों को कम संख्या में मूल्यांकन का उपयोग करके अभिसरण करने के लिए डिज़ाइन किया जाना चाहिए, जो आवश्यक रूप से बहुत छोटी आबादी को दर्शाता है। अभिसरण को गति देने के लिए शोधकर्ताओं द्वारा कई तरीके प्रस्तावित किए गए थे, जैसे इंटरैक्टिव बाधा विकासवादी खोज (उपयोगकर्ता हस्तक्षेप) या उत्तल फ़ंक्शन का उपयोग करके उपयोगकर्ता प्राथमिकताओं को फिट करना है।<ref>{{cite journal|author=Takagi, H.|year=2001|title=Interactive Evolutionary Computation: Fusion of the Capacities of EC Optimization and Human Evaluation|journal=Proceedings of the IEEE |volume=89|issue=9|pages=1275–1296|url=http://www.design.kyushu-u.ac.jp/~takagi/TAKAGI/IECpaper/ProcIEEE_3.pdf|doi=10.1109/5.949485|hdl=2324/1670053|hdl-access=free}}</ref> उपयोगकर्ता की थकान को कम करने के लिए आईईसी मानव-कंप्यूटर इंटरफेस को सावधानीपूर्वक डिजाइन किया जाना चाहिए। इस बात के भी प्रमाण हैं कि कम्प्यूटेशनल एजेंटों को जोड़ने से उपयोगकर्ता की थकान का सफलतापूर्वक प्रतिकार किया जा सकता है।<ref>{{cite journal|author1=Kruse, J.  |author2=Connor, A.M.|year=2015|title=जटिल आभासी दुनिया की पीढ़ी के लिए बहु-एजेंट विकासवादी प्रणालियाँ|journal=EAI Endorsed Transactions on Creative Technologies |volume=15|issue=5|pages=150099|doi=10.4108/eai.20-10-2015.150099|arxiv=1604.05792|s2cid=12670076}}</ref>
हालाँकि IEC कार्यान्वयन जो एक साथ कई उपयोगकर्ताओं से मूल्यांकन स्वीकार कर सकते हैं, ऊपर वर्णित सीमाओं को पार कर जाते हैं। इस दृष्टिकोण का एक उदाहरण [[कार्ल सिम्स]] द्वारा एक इंटरैक्टिव मीडिया इंस्टॉलेशन है जो आकर्षक 3डी एनिमेटेड फॉर्म विकसित करने के लिए फ़्लोर सेंसर का उपयोग करके कई आगंतुकों की प्राथमिकताओं को स्वीकार करने की अनुमति देता है। इनमें से कुछ बहु-उपयोगकर्ता IEC कार्यान्वयन सहयोग उपकरण के रूप में कार्य करते हैं, उदाहरण के लिए [[HBGA]]
 
हालाँकि आईईसी कार्यान्वयन जो एक साथ कई उपयोगकर्ताओं से मूल्यांकन स्वीकार कर सकते हैं, ऊपर वर्णित सीमाओं को पार कर जाते हैं। इस दृष्टिकोण का एक उदाहरण [[कार्ल सिम्स]] द्वारा एक इंटरैक्टिव मीडिया इंस्टॉलेशन है जो आकर्षक 3डी एनिमेटेड फॉर्म विकसित करने के लिए फ़्लोर सेंसर का उपयोग करके कई आगंतुकों की प्राथमिकताओं को स्वीकार करने की अनुमति देता है। इनमें से कुछ बहु-उपयोगकर्ता आईईसी कार्यान्वयन सहयोग उपकरण के रूप में कार्य करते हैं, उदाहरण के लिए [[HBGA|एचबीजीए]] है।


==आईईसी प्रकार==
==आईईसी प्रकार==


IEC विधियों में इंटरैक्टिव [[विकास रणनीति]] शामिल है,<ref>Herdy, M. (1997), Evolutionary Optimisation based on Subjective Selection – evolving blends of coffee. Proceedings 5th European Congress on Intelligent Techniques and Soft Computing (EUFIT’97); pp 2010-644.</ref> इंटरैक्टिव आनुवंशिक एल्गोरिदम,<ref>*Caldwell, C. and Johnston, V.S. (1991), Tracking a Criminal Suspect through "Face-Space" with a Genetic Algorithm, in Proceedings of the Fourth International Conference on Genetic Algorithm, Morgan Kaufmann Publisher, pp.416-421, July 1991</ref><ref>{{cite journal|author=Milani, A.|year=2004|title=ऑनलाइन जेनेटिक एल्गोरिदम|journal=International Journal of Information Theories and Applications|volume=11|pages=20–28|url=http://sci-gems.math.bas.bg/jspui/bitstream/10525/838/1/ijita11-1-p04.pdf}}
आईईसी विधियों में इंटरैक्टिव [[विकास रणनीति|एवोलुशन स्ट्रेटेजी]] (विकासीय योजना),<ref>Herdy, M. (1997), Evolutionary Optimisation based on Subjective Selection – evolving blends of coffee. Proceedings 5th European Congress on Intelligent Techniques and Soft Computing (EUFIT’97); pp 2010-644.</ref> इंटरैक्टिव [[जेनेटिक एल्गोरिद्म|जेनेटिक]] एल्गोरिदम,<ref>*Caldwell, C. and Johnston, V.S. (1991), Tracking a Criminal Suspect through "Face-Space" with a Genetic Algorithm, in Proceedings of the Fourth International Conference on Genetic Algorithm, Morgan Kaufmann Publisher, pp.416-421, July 1991</ref><ref>{{cite journal|author=Milani, A.|year=2004|title=ऑनलाइन जेनेटिक एल्गोरिदम|journal=International Journal of Information Theories and Applications|volume=11|pages=20–28|url=http://sci-gems.math.bas.bg/jspui/bitstream/10525/838/1/ijita11-1-p04.pdf}}
</ref> इंटरैक्टिव [[आनुवंशिक प्रोग्रामिंग]],<ref>{{cite journal |last=Sims |first=K. |year=1991 |title=कंप्यूटर ग्राफ़िक्स के लिए कृत्रिम विकास|journal=Computer Graphics |volume=25 |issue=4 |pages=319–328|doi=10.1145/127719.122752 |citeseerx=10.1.1.226.7450 }}</ref><ref>Sims, K. (1991), Interactive Evolution of Dynamical Systems. First European Conference on Artificial Life, MIT Press
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===आईजीए===
===आईजीए===


एक इंटरैक्टिव [[जेनेटिक एल्गोरिद्म]] (आईजीए) को एक जेनेटिक एल्गोरिदम के रूप में परिभाषित किया गया है जो मानव मूल्यांकन का उपयोग करता है। ये एल्गोरिदम इंटरएक्टिव विकासवादी संगणना की अधिक सामान्य श्रेणी से संबंधित हैं। इन तकनीकों के मुख्य अनुप्रयोग में ऐसे डोमेन शामिल हैं जहां कम्प्यूटेशनल फिटनेस फ़ंक्शन को डिज़ाइन करना कठिन या असंभव है, उदाहरण के लिए, उपयोगकर्ता की सौंदर्य संबंधी प्राथमिकताओं के अनुरूप छवियां, संगीत, विभिन्न कलात्मक डिज़ाइन और रूप विकसित करना।<ref>{{cite journal | last1= khan | first1= Shahroz | last2 = Gunpinar | first2 = Erkan |last3 = Sener | first3=Bakir | title= GenYacht: An interactive generative design system for computer-aided yacht hull design | journal= Ocean Engineering | volume= 191|pages= 106462 |year=2019|doi= 10.1016/j.oceaneng.2019.106462| s2cid= 204150911 | url= https://strathprints.strath.ac.uk/70007/ }}</ref> इंटरैक्टिव संगणना विधियां अलग-अलग अभ्यावेदन का उपयोग कर सकती हैं, दोनों रैखिक (पारंपरिक [[आनुवंशिक एल्गोरिदम]] में) और पेड़-जैसे (आनुवंशिक प्रोग्रामिंग में)।
एक इंटरैक्टिव [[जेनेटिक एल्गोरिद्म]] (आईजीए) को एक जेनेटिक एल्गोरिदम के रूप में परिभाषित किया गया है जो मानव मूल्यांकन का उपयोग करता है। ये एल्गोरिदम इंटरएक्टिव एवोलूशनरी कम्प्यूटेशन की अधिक सामान्य श्रेणी से संबंधित हैं। इन तकनीकों के मुख्य अनुप्रयोग में ऐसे डोमेन सम्मिलित हैं जहां कम्प्यूटेशनल फिटनेस फ़ंक्शन को डिज़ाइन करना कठिन या असंभव है, उदाहरण के लिए, उपयोगकर्ता की सौंदर्य संबंधी प्राथमिकताओं के अनुरूप छवियां, संगीत, विभिन्न कलात्मक डिज़ाइन और रूप विकसित करना है।<ref>{{cite journal | last1= khan | first1= Shahroz | last2 = Gunpinar | first2 = Erkan |last3 = Sener | first3=Bakir | title= GenYacht: An interactive generative design system for computer-aided yacht hull design | journal= Ocean Engineering | volume= 191|pages= 106462 |year=2019|doi= 10.1016/j.oceaneng.2019.106462| s2cid= 204150911 | url= https://strathprints.strath.ac.uk/70007/ }}</ref> इंटरैक्टिव संगणना विधियां अलग-अलग अभ्यावेदन का उपयोग कर सकती हैं, दोनों रैखिक (ट्रेडिशनल [[आनुवंशिक एल्गोरिदम|जेनेटिक]] [[आनुवंशिक एल्गोरिदम|एल्गोरिदम]] में) और ट्री-जैसे ([[आनुवंशिक एल्गोरिदम|जेनेटिक]] प्रोग्रामिंग में)।


== यह भी देखें ==
== यह भी देखें ==


*[[विकासवादी कला]]
*[[विकासवादी कला]]
*[[मानव-आधारित विकासवादी संगणना]]
*[[मानव-आधारित विकासवादी संगणना]] [[मानव-आधारित आनुवंशिक एल्गोरिदम|(ह्यूमन-बेस्ड]]एवोलूशनरी कम्प्यूटेशन)
*मानव-आधारित आनुवंशिक एल्गोरिदम
*मानव-आधारित आनुवंशिक एल्गोरिदम ([[मानव-आधारित आनुवंशिक एल्गोरिदम|ह्यूमन-बेस्ड]] [[जेनेटिक एल्गोरिद्म|जेनेटिक]] एल्गोरिदम)
*ह्यूमन कंप्यूटर इंटरेक्शन
*ह्यूमन कंप्यूटर इंटरेक्शन
*कार्ल सिम्स
*कार्ल सिम्स
*[[इलेक्ट्रिक भेड़]]
*[[इलेक्ट्रिक भेड़|इलेक्ट्रिक शीप]]
*[[एससीएम-सिंथेटिक पाठ्यचर्या मॉडलिंग]]
*[[एससीएम-सिंथेटिक पाठ्यचर्या मॉडलिंग]]
*[[उपयोगकर्ता समीक्षा]]
*[[उपयोगकर्ता समीक्षा]]
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*Banzhaf, W. (1997), Interactive Evolution, Entry C2.9, in: Handbook of Evolutionary Computation, Oxford University Press, {{ISBN|978-0750308953}}
*Banzhaf, W. (1997), Interactive Evolution, Entry C2.9, in: Handbook of Evolutionary Computation, Oxford University Press, {{ISBN|978-0750308953}}
== बाहरी संबंध ==
== बाहरी संबंध ==


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*{{cite web|url=http://www.cse.unr.edu/~quiroz/|title=Peer to Peer IGA Using collaborative IGA sessions for floorplanning and document design}}
*{{cite web|url=http://www.cse.unr.edu/~quiroz/|title=Peer to Peer IGA Using collaborative IGA sessions for floorplanning and document design}}


{{Evolutionary computation}}
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इंटरैक्टिव एवोलूशनरी कम्प्यूटेशन (आईईसी) (पारस्परिक विकासवादी संगणना) या सौंदर्य चयन (एस्थेटिक  सिलेक्शन ) मानव मूल्यांकन का उपयोग करने वाले एवोलूशनरी कम्प्यूटेशन के तरीकों के लिए एक सामान्य शब्द है। सामान्यतः मानव मूल्यांकन तब आवश्यक होता है जब फिटनेस कार्य का रूप ज्ञात नहीं होता है (उदाहरण के लिए, दृश्य अपील या आकर्षण; जैसा कि डॉकिन्स, 1986 में)[1]) या अनुकूलन का परिणाम किसी विशेष उपयोगकर्ता प्राथमिकता के अनुरूप होना चाहिए (उदाहरण के लिए, कॉफी का स्वाद या उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस का रंग सेट)।

आईईसी डिजाइन मुद्दे

आईईसी एक मानव उपयोगकर्ता से जितने मूल्यांकन प्राप्त कर सकता है, वह उपयोगकर्ता की थकान के कारण सीमित है जिसे कई शोधकर्ताओं ने एक बड़ी समस्या के रूप में बताया है। इसके अलावा, फिटनेस फ़ंक्शन गणना की तुलना में मानव मूल्यांकन धीमा और महंगा है। इसलिए, एक-उपयोगकर्ता आईईसी तरीकों को कम संख्या में मूल्यांकन का उपयोग करके अभिसरण करने के लिए डिज़ाइन किया जाना चाहिए, जो आवश्यक रूप से बहुत छोटी आबादी को दर्शाता है। अभिसरण को गति देने के लिए शोधकर्ताओं द्वारा कई तरीके प्रस्तावित किए गए थे, जैसे इंटरैक्टिव बाधा विकासवादी खोज (उपयोगकर्ता हस्तक्षेप) या उत्तल फ़ंक्शन का उपयोग करके उपयोगकर्ता प्राथमिकताओं को फिट करना है।[2] उपयोगकर्ता की थकान को कम करने के लिए आईईसी मानव-कंप्यूटर इंटरफेस को सावधानीपूर्वक डिजाइन किया जाना चाहिए। इस बात के भी प्रमाण हैं कि कम्प्यूटेशनल एजेंटों को जोड़ने से उपयोगकर्ता की थकान का सफलतापूर्वक प्रतिकार किया जा सकता है।[3]

हालाँकि आईईसी कार्यान्वयन जो एक साथ कई उपयोगकर्ताओं से मूल्यांकन स्वीकार कर सकते हैं, ऊपर वर्णित सीमाओं को पार कर जाते हैं। इस दृष्टिकोण का एक उदाहरण कार्ल सिम्स द्वारा एक इंटरैक्टिव मीडिया इंस्टॉलेशन है जो आकर्षक 3डी एनिमेटेड फॉर्म विकसित करने के लिए फ़्लोर सेंसर का उपयोग करके कई आगंतुकों की प्राथमिकताओं को स्वीकार करने की अनुमति देता है। इनमें से कुछ बहु-उपयोगकर्ता आईईसी कार्यान्वयन सहयोग उपकरण के रूप में कार्य करते हैं, उदाहरण के लिए एचबीजीए है।

आईईसी प्रकार

आईईसी विधियों में इंटरैक्टिव एवोलुशन स्ट्रेटेजी (विकासीय योजना),[4] इंटरैक्टिव जेनेटिक एल्गोरिदम,[5][6] इंटरैक्टिव जेनेटिक प्रोग्रामिंग,[7][8][9] और ह्यूमन-बेस्ड जेनेटिक एल्गोरिदम सम्मिलित है।[10]

आईजीए

एक इंटरैक्टिव जेनेटिक एल्गोरिद्म (आईजीए) को एक जेनेटिक एल्गोरिदम के रूप में परिभाषित किया गया है जो मानव मूल्यांकन का उपयोग करता है। ये एल्गोरिदम इंटरएक्टिव एवोलूशनरी कम्प्यूटेशन की अधिक सामान्य श्रेणी से संबंधित हैं। इन तकनीकों के मुख्य अनुप्रयोग में ऐसे डोमेन सम्मिलित हैं जहां कम्प्यूटेशनल फिटनेस फ़ंक्शन को डिज़ाइन करना कठिन या असंभव है, उदाहरण के लिए, उपयोगकर्ता की सौंदर्य संबंधी प्राथमिकताओं के अनुरूप छवियां, संगीत, विभिन्न कलात्मक डिज़ाइन और रूप विकसित करना है।[11] इंटरैक्टिव संगणना विधियां अलग-अलग अभ्यावेदन का उपयोग कर सकती हैं, दोनों रैखिक (ट्रेडिशनल जेनेटिक एल्गोरिदम में) और ट्री-जैसे (जेनेटिक प्रोग्रामिंग में)।

यह भी देखें

संदर्भ

  1. Dawkins, R. (1986). अंधा घड़ीसाज़. Longman.
  2. Takagi, H. (2001). "Interactive Evolutionary Computation: Fusion of the Capacities of EC Optimization and Human Evaluation" (PDF). Proceedings of the IEEE. 89 (9): 1275–1296. doi:10.1109/5.949485. hdl:2324/1670053.
  3. Kruse, J.; Connor, A.M. (2015). "जटिल आभासी दुनिया की पीढ़ी के लिए बहु-एजेंट विकासवादी प्रणालियाँ". EAI Endorsed Transactions on Creative Technologies. 15 (5): 150099. arXiv:1604.05792. doi:10.4108/eai.20-10-2015.150099. S2CID 12670076.
  4. Herdy, M. (1997), Evolutionary Optimisation based on Subjective Selection – evolving blends of coffee. Proceedings 5th European Congress on Intelligent Techniques and Soft Computing (EUFIT’97); pp 2010-644.
  5. *Caldwell, C. and Johnston, V.S. (1991), Tracking a Criminal Suspect through "Face-Space" with a Genetic Algorithm, in Proceedings of the Fourth International Conference on Genetic Algorithm, Morgan Kaufmann Publisher, pp.416-421, July 1991
  6. Milani, A. (2004). "ऑनलाइन जेनेटिक एल्गोरिदम" (PDF). International Journal of Information Theories and Applications. 11: 20–28.
  7. Sims, K. (1991). "कंप्यूटर ग्राफ़िक्स के लिए कृत्रिम विकास". Computer Graphics. 25 (4): 319–328. CiteSeerX 10.1.1.226.7450. doi:10.1145/127719.122752.
  8. Sims, K. (1991), Interactive Evolution of Dynamical Systems. First European Conference on Artificial Life, MIT Press
  9. Unemi, T. (2000). SBART 2.4: an IEC tool for creating 2D images, Movies and Collage, Proceedings of 2000 Genetic and Evolutionary Computational Conference workshop program, Las Vegas, Nevada, July 8, 2000, p.153
  10. Kosorukoff, A. (2001). "Human based genetic algorithm". मानव-आधारित आनुवंशिक एल्गोरिथम. pp. 3464–3469. doi:10.1109/ICSMC.2001.972056. ISBN 978-0-7803-7087-6. S2CID 13839604. {{cite book}}: |journal= ignored (help)
  11. khan, Shahroz; Gunpinar, Erkan; Sener, Bakir (2019). "GenYacht: An interactive generative design system for computer-aided yacht hull design". Ocean Engineering. 191: 106462. doi:10.1016/j.oceaneng.2019.106462. S2CID 204150911.
  • Banzhaf, W. (1997), Interactive Evolution, Entry C2.9, in: Handbook of Evolutionary Computation, Oxford University Press, ISBN 978-0750308953

बाहरी संबंध