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2005 | OriginalPaper | Buchkapitel

Genetic Programming

verfasst von : John R. Koza, Riccardo Poli

Erschienen in: Search Methodologies

Verlag: Springer US

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The goal of getting computers to automatically solve problems is central to artificial intelligence, machine learning, and the broad area encompassed by what Turing called “machine intelligence„ (

Turing, 1948

,

1950

). In his talk entitled

AI: Where It Has Been and Where It Is Going

, machine learning pioneer Arthur Samuel stated the main goal of the fields of machine learning and artificial intelligence: [T]he aim [is]... to get machines to exhibit behavior, which if done by humans, would be assumed to involve the use of intelligence. (Samuel, 1983) Genetic programming is a systematic method for getting computers to automatically solve a problem starting from a high-level statement of what needs to be done. Genetic programming is a domain-independent method that genetically breeds a population of computer programs to solve a problem. Specifically, genetic programming iteratively transforms a population of computer programs into a new generation of programs by applying analogs of naturally occurring genetic operations. This process is illustrated in Figure 5.1.

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Metadaten
Titel
Genetic Programming
verfasst von
John R. Koza
Riccardo Poli
Copyright-Jahr
2005
Verlag
Springer US
DOI
https://doi.org/10.1007/0-387-28356-0_5

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