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2011 | OriginalPaper | Buchkapitel

Computational Complexity Analysis of Genetic Programming - Initial Results and Future Directions

verfasst von : Frank Neumann, Una-May O’Reilly, Markus Wagner

Erschienen in: Genetic Programming Theory and Practice IX

Verlag: Springer New York

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The computational complexity analysis of evolutionary algorithmsworking on binary strings has significantly increased the rigorous understanding on how these types of algorithm work. Similar results on the computational complexity of genetic programming would fill an important theoretic gap. They would significantly increase the theoretical understanding on how and why genetic programming algorithms work and indicate, in a rigorous manner, how design choices of algorithm components impact its success. We summarize initial computational complexity results for simple tree-based genetic programming and point out directions for future research.

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Metadaten
Titel
Computational Complexity Analysis of Genetic Programming - Initial Results and Future Directions
verfasst von
Frank Neumann
Una-May O’Reilly
Markus Wagner
Copyright-Jahr
2011
Verlag
Springer New York
DOI
https://doi.org/10.1007/978-1-4614-1770-5_7