• Produktbild: Genetic Programming and Data Structures
  • Produktbild: Genetic Programming and Data Structures
Band 1

Genetic Programming and Data Structures Genetic Programming + Data Structures = Automatic Programming!

Aus der Reihe Genetic Programming

Fr. 191.00

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei


Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

29.10.2012

Verlag

Springer Us

Seitenzahl

279

Maße (L/B/H)

23.5/15.5/1.7 cm

Gewicht

456 g

Auflage

Softcover reprint of the original 1st ed. 1998

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-4613-7625-5

Beschreibung

Rezension

`
The book is nicely produced ... and well illustrated. The text is well written and is easy to read and understand. The concepts in genetic programming are well presented, as are those in genetic algorithms. The references are selected to be useful. People of a non-mathematical disposition will find few problems in reading this book.
'

Robotica, 17 (1999)

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

29.10.2012

Verlag

Springer Us

Seitenzahl

279

Maße (L/B/H)

23.5/15.5/1.7 cm

Gewicht

456 g

Auflage

Softcover reprint of the original 1st ed. 1998

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-4613-7625-5

Herstelleradresse

Springer-Verlag KG
Sachsenplatz 4-6
1201 Wien
AT

Email: GPSR Kontakt

Kundinnen und Kunden meinen

0 Bewertungen

Informationen zu Bewertungen

Zur Abgabe einer Bewertung ist eine Anmeldung im Konto notwendig. Die Authentizität der Bewertungen wird von uns nicht überprüft. Wir behalten uns vor, Bewertungstexte, die unseren Richtlinien widersprechen, entsprechend zu kürzen oder zu löschen.

Die Bewertungen sind nach Format, Anzahl Sterne und Datum sortiert.

Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel

Helfen Sie anderen Kund*innen durch Ihre Meinung

Kundinnen und Kunden meinen

0 Bewertungen filtern

  • Produktbild: Genetic Programming and Data Structures
  • Produktbild: Genetic Programming and Data Structures
  • 1. Introduction.- 1.1 What is Genetic Programming?.- 1.2 Motivation.- 1.3 Outline.- 2. Survey.- 2.1 Introduction.- 2.2 Genetic Algorithms.- 2.3 Genetic Programming.- 2.4 GP Research.- 2.5 GP Applications.- 2.6 Conclusions.- 3. Advanced Genetic Programming Techniques.- 3.1 Background.- 3.2 Tournament Selection.- 3.3 Steady State Populations.- 3.4 Indexed memory.- 3.5 Scalar Memory.- 3.6 Multi-tree programs.- 3.7 Directed Crossover.- 3.8 Demes.- 3.9 Pareto Optimality.- 3.10 Conclusions.- 4. Evolving a Stack.- 4.1 Problem Statement.- 4.2 Architecture.- 4.3 Choice of Primitives.- 4.4 Fitness Function.- 4.5 Parameters.- 4.6 Results.- 4.7 Summary.- 5. Evolving a Queue.- 5.1 Problem Statement.- 5.2 Architecture.- 5.3 Choice of Primitives.- 5.4 Fitness Functions.- 5.5 Parameters.- 5.6 Automatically Defined Functions.- 5.7 Evolved Solutions — Caterpillar.- 5.8 Evolved Programs — Shuffler.- 5.9 Circular Buffer — Given Modulus Increment.- 5.10 Circular Buffer — Evolving Modulus Increment.- 5.11 Discussion: Building Blocks and Introns.- 5.12 Summary.- 6. Evolving a List.- 6.1 Problem Statement.- 6.2 Architecture.- 6.3 Automatically Defined Functions.- 6.4 Choice of Primitives.- 6.5 Fitness Function.- 6.6 Directed Crossover.- 6.7 Parameters.- 6.8 Results.- 6.9 Software Maintenance.- 6.10 Discussion.- 6.11 Conclusions.- 7. Problems Solved Using Data Structures.- 7.1 Balanced Bracket Problem.- 7.2 Dyck Language.- 7.3 Evaluating Reverse Polish Expressions.- 7.4 Work by Others on Solving Problems with Memory.- 7.5 Summary.- 8. Evolution of GP Populations.- 8.1 Price’s Selection and Covariance Theorem.- 8.2 Fisher’s Fundamental Theorem of Natural Selection.- 8.3 Evolution of Stack Problem Populations.- 8.4 Loss of Variety.- 8.5 Measurements of GP Crossover’s Effects.- 8.6Discussion.- 8.7 Summary.- 9. Conclusions.- 9.1 Recommendations.- 9.2 Future work.- References.- Appendices.- A–Number of Fitness Evaluations Required.- B–Glossary.- C–Scheduling Planned Maintenance of the National Grid.- C.1 Introduction.- C.2 The Electricity Transmission Network in Great Britain.- C.3 The South Wales Region of the UK Electricity Network.- C.4 Approximating Replacement Generation Costs.- C.5 The Fitness Function.- C.6 The Chromosome.- C.7 Greedy Optimisers.- C.8 South Wales Problem without Contingencies.- C.9 South Wales and Genetic Programming.- C.10 South Wales Problem with Contingencies.- C.11 Conclusions.- C.12 Future Work.- C.13 Using QGAME.- D–Implementation.- D.1 GP-QUICK.- D.2 Coding Changes to GP-QUICK-2.1.- D.3 Default Parameters.- D.4 Network Running.- D.5 Reusing Ancestors Fitness Information.- D.6 Caches.- D.7 Compressing the Check Point File.- D.8 Benchmarks.- D.9 Code.