Genetic Programming Theory and Practice X /
Contiene: 1) Evolución de consultas SQL a partir de ejemplos con programación genética del desarrollo; 2) Una plataforma práctica para la programación genética en línea para robótica; 3) Programación genética cartesiana para el procesamiento de imágenes; 4) Un nuevo paradigma de mutación para la pro...
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| Andre forfattere: | |
|---|---|
| Format: | Bog |
| Sprog: | engelsk |
| Udgivet: |
Nueva York, EUA :
Springer,
2013, c2013
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| Serier: | (Genetic and Evolutionary Computation)
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| Fag: | |
| Online adgang: | Ver documento en línea |
| Tags: |
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MARC
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| 037 | |a Acervo ITESO - Biblioteca | ||
| 041 | |a ING | ||
| 082 | |a 006. 31 |b GEN | ||
| 245 | 1 | 0 | |a Genetic Programming Theory and Practice X / |c Ed. de R. Rolo... [et al.] ; pref. de Bill Worzel. |
| 264 | 4 | |a Nueva York, EUA : |b Springer, |c 2013, c2013 | |
| 264 | 2 | |a Cham, Suiza : |b Springer Link [distribución], |c 2013 | |
| 300 | |a 1 libro electrónico en línea (XXVI, 242 p.) | ||
| 300 | |a 1 recurso en línea | ||
| 336 | |a datos para computadora |b cod |2 rdacontenido | ||
| 337 | |a computadora |b c |2 rdamedio | ||
| 338 | |a recurso en línea |b cr |2 rdasoporte | ||
| 440 | 1 | |a (Genetic and Evolutionary Computation) | |
| 506 | 0 | |a Licencias ilimitadas | |
| 520 | |a Contiene: 1) Evolución de consultas SQL a partir de ejemplos con programación genética del desarrollo; 2) Una plataforma práctica para la programación genética en línea para robótica; 3) Programación genética cartesiana para el procesamiento de imágenes; 4) Un nuevo paradigma de mutación para la programación genética; 5) Introducción de una función de estimación de aptitud física que varía según la edad; 6) EC-Star: un sistema de programación genética distribuida a gran escala, concentrador y radial; 7) Análisis genético del cáncer de próstata mediante evolución computacional, optimización de Pareto y posprocesamiento; 8) Análisis metadimensional de fenotipos utilizando la herramienta de análisis para asociaciones de redes ambientales y heredables (ATHENA): desafíos para la construcción de grandes redes; 9) Un algoritmo de regresión simbólica de referencia; 10) Enfoque de comparación del modelo de regresión simbólica utilizando la variación transmitida; 11) Un marco para el análisis empírico del desempeño del sistema de programación genética; 12) ¿Más o menos? Dos enfoques para la evolución de las estrategias de juego; 13) La regresión simbólica no es suficiente: se necesita un pueblo para levantar un modelo; 14) FlexGP.py: Creación de prototipos de programación genética a escala flexible y factorizada de forma flexible para la nube; 15) Representación de la comunicación y el aprendizaje en algoritmos de control de potencia piloto de femtoceldas. | ||
| 649 | |a XX | ||
| 650 | |a Análisis de Regresión | ||
| 650 | |a Algoritmos Genéticos | ||
| 650 | |a Cómputo Evolutivo - |x Tema Principal | ||
| 650 | |a Inteligencia Artificial | ||
| 650 | |a Autómatas Matemáticos - |x Teoría | ||
| 650 | |a Ingeniería Computacional | ||
| 700 | |a Riolo, Rick |e (edición) | ||
| 856 | 4 | 0 | |u https://link-springer-com.ezproxy.iteso.mx/10.1007/978-1-4614-6846-2 |y Ver documento en línea |
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| 902 | |a https://opac.biblio.iteso.mx/vufind/Record/000431606 | ||