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These contributions, written by the foremost international researchers and practitioners of Genetic Programming (GP), explore the synergy between theoretical and empirical results on real-world problems, producing a comprehensive view of the state of the art in GP. Chapters in this volume include:
- Similarity-based Analysis of Population Dynamics in GP Performing Symbolic Regression
- Hybrid Structural and Behavioral Diversity Methods in GP
- Multi-Population Competitive Coevolution for Anticipation of Tax Evasion
- Evolving Artificial General Intelligence for Video Game Controllers
- A Detailed Analysis of a PushGP Run
- Linear Genomes for Structured Programs
- Neutrality, Robustness, and Evolvability in GP
- Local Search in GP
- PRETSL: Distributed Probabilistic Rule Evolution for Time-Series Classification
- Relational Structure in Program Synthesis Problems with Analogical Reasoning
- An Evolutionary Algorithm for Big Data Multi-Class Classification Problems
- A Generic Framework for Building Dispersion Operators in the Semantic Space
- Assisting Asset Model Development with Evolutionary Augmentation
- Building Blocks of Machine Learning Pipelines for Initialization of a Data Science Automation Tool
Readers will discover large-scale, real-world applications of GP to a variety of problem domains via in-depth presentations of the latest and most significant results.
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- EditorialSpringer
- Año de publicación2018
- ISBN 10 3319970879
- ISBN 13 9783319970875
- EncuadernaciónTapa dura
- IdiomaInglés
- Número de edición1
- Número de páginas244
- EditorRiolo Rick, Worzel Bill, Goldman Brian
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Genetic Programming Theory and Practice XIV.
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Cham, Springer., 2018
ISBN 10: 3319970879
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Buch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -These contributions, written by the foremost international researchers and practitioners of Genetic Programming (GP), explore the synergy between theoretical and empirical results on real-world problems, producing a comprehensive view of the state of the art in GP. Chapters in this volume include:Similarity-based Analysis of Population Dynamics in GP Performing Symbolic RegressionHybrid Structural and Behavioral Diversity Methods in GPMulti-Population Competitive Coevolution for Anticipation of Tax EvasionEvolving Artificial General Intelligence for Video Game ControllersA Detailed Analysis of a PushGP RunLinear Genomes for Structured ProgramsNeutrality, Robustness, and Evolvability in GPLocal Search in GPPRETSL: Distributed Probabilistic Rule Evolution for Time-Series ClassificationRelational Structure in Program Synthesis Problems with Analogical ReasoningAn Evolutionary Algorithm for Big Data Multi-Class Classification ProblemsA Generic Framework for Building Dispersion Operators in the Semantic SpaceAssisting Asset Model Development with Evolutionary AugmentationBuilding Blocks of Machine Learning Pipelines for Initialization of a Data Science Automation Tool Readers will discover large-scale, real-world applications of GP to a variety of problem domains via in-depth presentations of the latest and most significant results. 244 pp. Englisch. Nº de ref. del artículo: 9783319970875
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Springer International Publishing, 2018
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