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Produktbild: Genetic Programming Theory and Practice VI

Genetic Programming Theory and Practice VI

Aus der Reihe Genetic and Evolutionary Computation

98,99 €

inkl. gesetzl. MwSt.

Beschreibung

Produktdetails

Format

PDF

Kopierschutz

Nein

Family Sharing

Nein

Text-to-Speech

Nein

Erscheinungsdatum

01.11.2008

Herausgeber

Rick Riolo + weitere

Verlag

Springer Us

Seitenzahl

274 (Printausgabe)

Dateigröße

4431 KB

Sprache

Englisch

EAN

9780387876238

Beschreibung

Rezension

From the reviews:

"This book is a collection of contributions from various theorists and practitioners working in the genetic programming (GP) field. … anyone who is interested in the subject should monitor the ongoing research; this volume is an essential assistant for the task. … I found the book interesting … that stimulate the researcher to think of further applications of the presented techniques and methodologies. … I recommend it not only to GP researchers and practitioners, but also to any scientist dealing with optimization problems … ." (Lefteris Angelis, ACM Computing Reviews, March, 2009)

Produktdetails

Format

PDF

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Barrierefreiheit
  • keine Information zur Barrierefreiheit bekannt

Erscheinungsdatum

01.11.2008

Herausgeber

Verlag

Springer Us

Seitenzahl

274 (Printausgabe)

Dateigröße

4431 KB

Sprache

Englisch

EAN

9780387876238

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  • Produktbild: Genetic Programming Theory and Practice VI
  • Contributing Authors.- Preface.- Foreword.- Genetic Programming: Theory and Practice.- A Population Based Study of Evolutionary Dynamics in Genetic Programming.- An Application of Information Theoretic Selection to Evolution of Models with Continuous-valued Inputs.- Pareto Cooperative-Competitive Genetic Programming: A Classification Benchmarking Study.- Genetic Programming with Historically Assessed Hardness.- Crossover and Sampling Biases on Nearly Uniform Landscapes.- Analysis of the Effects of Elitism on Bloat in Linear and Tree-based Genetic Programming.- Automated Extraction of Expert Domain Knowledge from Genetic Programming Synthesis Results.- Does Complexity Matter? Artificial Evolution, Computational Evolution and the Genetic Analysis of Epistasis in Common Human Diseases.- Exploiting Trustable Models via Pareto GP for Targeted Data Collection.- Evolving Effective Incremental SAT Solvers with GP.- Constrained Genetic Programming To Minimize Overfitting in Stock Selection.- Co-Evolving Trading Strategies to Analyze Bounded Rationality.- Profiling Symbolic Regression-Classification.- Accelerating Genetic Programming through Graphics Processing Units.- Genetic Programming for Incentive-Based Design within a Cultural Algorithms Framework.- Index.