Genetic Programming 13th European Conference, EuroGP 2010, Istanbul, Turkey, April 7-9, 2010, Proceedings
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Sprache:Englisch
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Verlag:Springer Berlin
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Beschreibung
Produktdetails
Einband
Taschenbuch
Erscheinungsdatum
25.03.2010
Abbildungen
XII, 149 illus., schwarz-weiss Illustrationen
Herausgeber
Anna Isabel Esparcia-Alcazar + weitereVerlag
Springer BerlinSeitenzahl
336
Maße (L/B/H)
23,5/15,5/2 cm
Gewicht
534 g
Auflage
2010
Sprache
Englisch
ISBN
978-3-642-12147-0
Oral Presentations.- Genetic Programming for Classification with Unbalanced Data.- An Analysis of the Behaviour of Mutation in Grammatical Evolution.- Positional Effect of Crossover and Mutation in Grammatical Evolution.- Sub-tree Swapping Crossover and Arity Histogram Distributions.- Novelty-Based Fitness: An Evaluation under the Santa Fe Trail.- An Analysis of Genotype-Phenotype Maps in Grammatical Evolution.- Handling Different Categories of Concept Drifts in Data Streams Using Distributed GP.- An Indirect Approach to the Three-Dimensional Multi-pipe Routing Problem.- Phenotypic Diversity in Initial Genetic Programming Populations.- A Relaxed Approach to Simplification in Genetic Programming.- Unsupervised Problem Decomposition Using Genetic Programming.- GP-Fileprints: File Types Detection Using Genetic Programming.- A Many Threaded CUDA Interpreter for Genetic Programming.- Controlling Complex Dynamics with Artificial Biochemical Networks.- Geometric Differential Evolution on the Space of Genetic Programs.- Improving the Generalisation Ability of Genetic Programming with Semantic Similarity based Crossover.- Evolving Genes to Balance a Pole.- Solution-Locked Averages and Solution-Time Binning in Genetic Programming.- Enabling Object Reuse on Genetic Programming-Based Approaches to Object-Oriented Evolutionary Testing.- Analytic Solutions to Differential Equations under Graph-Based Genetic Programming.- Learning a Lot from Only a Little: Genetic Programming for Panel Segmentation on Sparse Sensory Evaluation Data.- Posters.- Genetic Programming for Auction Based Scheduling.- Bandit-Based Genetic Programming.- Using Imaginary Ensembles to Select GP Classifiers.- Analysis of Building Blocks with Numerical Simplification in Genetic Programming.- Fast Evaluation of GP Trees on GPGPU by Optimizing Hardware Scheduling.- Ensemble Image Classification Method Based on Genetic Image Network.- Fine-Grained Timing Using Genetic Programming.
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