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Produktbild: Linear Genetic Programming

Linear Genetic Programming

Aus der Reihe Genetic and Evolutionary Computation

149,79 €

inkl. gesetzl. MwSt.

Beschreibung

Produktdetails

Format

PDF

Kopierschutz

Nein

Family Sharing

Nein

Text-to-Speech

Nein

Erscheinungsdatum

25.02.2007

Verlag

Springer Us

Seitenzahl

315 (Printausgabe)

Dateigröße

2453 KB

Sprache

Englisch

EAN

9780387310305

Beschreibung

Rezension

From the reviews:

"This is a very good book. It provides a well organized description of linear genetic programming (LGP). Much material, previously only available in research papers, has been consolidated, reorganized and extended for this book. … This book is primarily for the evolutionary computing researcher … . Post graduate students in genetic programming should read this book … . The book should be in university libraries. Considering the cost of many books these days this one is very well priced for its size and content." (Vic Ciesielski, Genetic Programming and Evolvable Machines, Vol. 9, 2008)

"This book addresses a subfield of genetic programming, where solutions are represented by a sequence of instructions in an imperative programming language, such as C. Genetic programming is an iterative search algorithm based loosely on the concepts of biological evolution. … Brameier and Banzhaf present a thorough overview that will serve as an excellent resource for graduate students, academics, and practitioners, who choose to work with linear genetic programming." (Steven Gustafson, ACM Computing Reviews, Vol. 49 (8), August, 2008)

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Erscheinungsdatum

25.02.2007

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Springer Us

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315 (Printausgabe)

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2453 KB

Sprache

Englisch

EAN

9780387310305

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  • Produktbild: Linear Genetic Programming
  • Fundamental Analysis.- Basic Concepts of Linear Genetic Programming.- Characteristics of the Linear Representation.- A Comparison with Neural Networks.- Method Design.- Linear Genetic Operators I - Segment Variations.- Linear Genetic Operators II - Instruction Mutations.- Analysis of Control Parameters.- A Comparison with Tree-Based Genetic Programming.- Advanced Techniques and Phenomena.- Control of Diversity and Variation Step Size.- Code Growth and Neutral Variations.- Evolution of Program Teams.- Epilogue.