Interactivité efficace pour les algorithmes évolutionnaires interactifs. Application au débruitage multifractal d'images
Résumé
Les algorithmes évolutionnaires interactifs pâtissent souvent de ce que l'on peut appeler le « goulot d'étranglement de l'utilisateur », autrement dit une perte d'efficacité de l'algorithme due à la fatigue de l'utilisateur (qui n'apprécie évidemment pas des interactions répétitives et/ou inintéressantes). Nous proposons et analysons dans ce papier une méthode de gestion de l'interaction-utilisateur permettant à la fois de glaner les informations utiles au bon déroulement de l'algorithme d'optimisation évolutionnaire, tout en limitant le nombre d'interactions. Cette méthode a été développée dans le cadre d'une application en débruitage multifractal d'images : le débruitage multifractal est adapté aux images complexes, mais dépend d'un jeu de paramètres délicats à ajuster. Une approche évolutionnaire interactive simple a été élaborée dans des travaux précédents pour l'ajustement de ces paramètres. Nous étudions ici l'emploi d'un module d'approximation du jugement de l'utilisateur, par le biais d'une « carte de fitness, » afin de réduire le nombre d'interactions avec l'utilisateur. La méthode peut être étendue facilement à d'autres applications évolutionnaires, interactives ou calculatoirement coûteuses.
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