Genetic Programming
Marc Ebner
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Aggiungere al carrelloThis item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Plenary Talks.- A Grammatical Genetic Programming Approach to Modularity in Genetic Algorithms.- An Empirical Boosting Scheme for ROC-Based Genetic Programming Classifiers.- Confidence Intervals for Computational Effort Comparisons.- Crossover Bias in Genetic Programming.- Density Estimation with Genetic Programming for Inverse Problem Solving.- Empirical Analysis of GP Tree-Fragments.- Empirical Comparison of Evolutionary Representations of the Inverse Problem for Iterated Function Systems.- Evolution of an Efficient Search Algorithm for the Mate-In-N Problem in Chess.- Fast Genetic Programming on GPUs.- FIFTHTM: A Stack Based GP Language for Vector Processing.- Genetic Programming with Fitness Based on Model Checking.- Geometric Particle Swarm Optimisation.- GP Classifier Problem Decomposition Using First-Price and Second-Price Auctions.- Layered Learning in Boolean GP Problems.- Mining Distributed Evolving Data Streams Using Fractal GP Ensembles.- Multi-objective Genetic Programming for Improving the Performance of TCP.- On Population Size and Neutrality: Facilitating the Evolution of Evolvability.- On the Limiting Distribution of Program Sizes in Tree-Based Genetic Programming.- Predicting Prime Numbers Using Cartesian Genetic Programming.- Real-Time, Non-intrusive Evaluation of VoIP.- Training Binary GP Classifiers Efficiently: A Pareto-coevolutionary Approach.- Posters.- A Comprehensive View of Fitness Landscapes with Neutrality and Fitness Clouds.- Analysing the Regularity of Genomes Using Compression and Expression Simplification.- Changing the Genospace: Solving GA Problems with Cartesian Genetic Programming.- Code Regulation in Open Ended Evolution.- Data Mining of Genetic Programming Run Logs.- Evolving a Statistics Class Using Object Oriented Evolutionary Programming.- Evolving Modular Recursive Sorting Algorithms.- Fitness Landscape Analysis and Image Filter Evolution Using Functional-Level CGP.- Genetic Programming Heuristics for Multiple Machine Scheduling.- Group-Foraging with Particle Swarms and Genetic Programming.- Multiple Interactive Outputs in a Single Tree: An Empirical Investigation.- Parsimony Doesn't Mean Simplicity: Genetic Programming for Inductive Inference on Noisy Data.- The Holland Broadcast Language and the Modeling of Biochemical Networks.- The Induction of Finite Transducers Using Genetic Programming.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 400 pp. Englisch.
Codice articolo 9783540716020
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Per rispettare il termine di recesso, è sufficiente inviare la comunicazione relativa all'esercizio del diritto di recesso prima della scadenza del periodo di recesso stesso.
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Eseguiremo il rimborso senza indebito ritardo e non oltre 14 giorni dal giorno in cui saremo informati della tua decisione di recedere dal presente contratto.
Il rimborso sarà effettuato utilizzando lo stesso mezzo di pagamento da te usato per la transazione iniziale, salvo che tu non abbia espressamente concordato altrimenti; in ogni caso, non dovrai sostenere alcun costo quale conseguenza di tale rimborso.
Possiamo trattenere il rimborso finché non avremo ricevuto i beni oppure finché non avrai fornito la prova di averli rispediti, a seconda di quale condizione si verifichi per prima.
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Eccezioni al diritto di recesso
Il diritto di recesso non si applica a:
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