Titolo: Genetic Programming II: Automatic Discovery of Reusable Programs (Complex Adaptive Systems)
Editore: Bradford Books
Data di pubblicazione: 1994
Lingua: Inglese
ISBN 10: 0262111896
ISBN 13: 9780262111898
Rilegatura: Hardcover
Condizione: Very Good
Condizione della sovraccoperta: No Jacket
Peso: 3,85 libbre

Descrizione articolo

Riassunto

Genetic Programming II extends the results of John Koza's ground-breaking work on programming by means of natural selection, described in his first book, Genetic Programming. Using a hierarchical approach, Koza shows that complex problems can be solved by breaking them down into smaller, simpler problems using the recently developed technique of automatic function definition in the context of genetic programming.Where conventional techniques of machine learning and artificial intelligence fail to provide an effective means for automatically handling the process of decomposing complex problems into smaller subsets, reassembling the solutions to these subsets, and applying an overall solution to the original problem, automatic function definition enables genetic programming to define useful and reusable subroutines dynamically. Koza illustrates this new technique by showing how it solves (or approximately solves) a variety of problems in Boolean function learning, symbolic regression, control, pattern recognition, robotics, classification, and molecular biology.In each example, the problem is automatically decomposed into subproblems; the subproblems are automatically solved; and the solutions to the subproblems are automatically assembled into a solution to the original problem. Koza shows that leverage accrues because genetic programming with automatic function definition repeatedly uses the solutions to the subproblems in the assembly of the solution to the overall problem. Moreover, genetic programming with automatic function definition produces solutions that are simpler and smaller than the solution obtained without automatic function definition.

Product Description

Using a hierarchical approach, the author shows that complex problems can be solved by breaking them down into smaller, simpler problems using the recently developed technique of automatic function definition in the context of genetic programming. Where conventional techniques of machine learning and artificial intelligence fail to provide an effective means for automatically handling the process of decomposing complex problems into smaller subsets, reassembling the solutions to these subsets, and applying an overall solution to the original problem, automatic function definition enables genetic programming to define useful and reusable subroutines dynamically. This text illustrates this new technique by showing how it solves (or approximately solves) a variety of problems in Boolean function learning, symbolic regression, control, pattern recognition, robotics, classification, and molecular biology. In each example, the problem is automatically decomposed into subproblems; the subproblems are automatically solved; and the solutions to the subproblems are automatically assembled into a solution to the original problem. It is shown that leverage accrues because genetic programming with automatic function definition repeatedly uses the solutions to the subproblems in the assembly of the solution to the overall problem. Moreover, genetic programming with automatic function definition produces solutions that are simpler and smaller than the solution obtained without automatic function definition.

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Per esercitare il diritto di recesso, sei tenuto a informare Motor City Books, Motor City Books, 20509 Sibley Road, 48193, Brownstown, Michigan, U.S.A., +1 253-275-2251, della tua decisione di recedere dal presente contratto tramite una dichiarazione esplicita (ad esempio lettera inviata per posta, fax o posta elettronica). A tal fine puoi utilizzare il modulo tipo di recesso, ma non e' obbligatorio. Puoi anche compilare e inviare elettronicamente il modulo tipo di recesso o qualsiasi altra esplicita dichiarazione sul nostro sito web, dalla sezione "Ordini" nel "Mio Account". Nel caso scegliessi questa opzione, ti trasmetteremo senza indugio una conferma di ricevimento su un supporto durevole (ad esempio per posta elettronica).

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