Skip to main content
Fachgebiete
Automobil + Motoren Bauwesen + Immobilien Business IT + Informatik Elektrotechnik + Elektronik Energie + Nachhaltigkeit Finance + Banking Management + Führung Marketing + Vertrieb Maschinenbau + Werkstoffe Versicherung + Risiko
DE
EN
Bücher
Zeitschriften
Themenseiten
Organisationspsychologie Projektmanagement Marketing Smart Manufacturing
Weitere Formate
Podcasts Webinare Technik Webinare Wirtschaft Kongresse Veranstaltungskalender Awards
Jetzt Einzelzugang starten
Zugang für Unternehmen
Referenzkunden
SLX-Digitalkonferenz: Zukunftswerkstatt 2024

Mehr Umsatz mit Top-Kontakten

Am 7. Mai erfahren Sie, wie Vertriebsteams Leadgenerierung, Leadnurturing und Leadstrategien effizient steuern können.
Erweiterte Suche
Anmelden
nach oben
Erschienen in:
Employing a Restricted Set of Qualitative Relations in Recognizing Plain Sketches Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

Parametrizing Cartesian Genetic Programming: An Empirical Study

verfasst von : Paul Kaufmann, Roman Kalkreuth

Erschienen in: KI 2017: Advances in Artificial Intelligence

Verlag: Springer International Publishing

Einloggen

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Abstract

Since its introduction two decades ago, the way researchers parameterized and optimized Cartesian Genetic Programming (CGP) remained almost unchanged. In this work we investigate non-standard parameterizations and optimization algorithms for CGP. We show that the conventional way of using CGP, i.e. configuring it as a single line optimized by an (1+4) Evolutionary Strategies-style search scheme, is a very good choice but that rectangular CGP geometries and more elaborate metaheuristics, such as Simulated Annealing, can lead to faster convergence rates.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren
Vorheriges Kapitel A Logic Programming Approach to Collaborative Autonomous Robotics
Nächstes Kapitel Gesture ToolBox: Touchless Human-Machine Interface Using Deep Learning
Literatur
1.
Kalganova, T., Miller, J.F.: Evolutionary approach to design multiple-valued combinational circuits. In: Proceedings of International Conference on Applications of Computer Systems (ACS) (1997)
2.
Kaufmann, P., Platzner, M.: Advanced techniques for the creation and propagation of modules in cartesian genetic programming. In: GECCO 2008: Proceedings of the 10th Annual Conference on Genetic and Evolutionary Computation, Atlanta, GA, USA, pp. 1219–1226. ACM, 12–16 July 2008
3.
Lones, M.: Enzyme Genetic Programming. Ph.D. thesis, University of York (2003)
4.
López-Ibáñez, M., Dubois-Lacoste, J., Cáceres, L.P., Birattari, M., Stützle, T.: The irace package: iterated racing for automatic algorithm configuration. Oper. Res. Perspect. 3, 43–58 (2016)MathSciNetCrossRef
5.
Miller, J.F.: An Empirical Study of the Efficiency of Learning Boolean Functions Using a Cartesian Genetic Programming Approach. vol. 2, pp. 1135–1142. Morgan Kaufmann, Orlando (1999)
6.
Miller, J.F., Thomson, P., Fogarty, T.: Designing Electronic Circuits Using Evolutionary Algorithms. Arithmetic Circuits: A Case Study (1997)
7.
Turner, A.J., Miller, J.F.: The importance of topology evolution in neuroevolution: a case study using cartesian genetic programming of artificial neural networks. In: Bramer, M., Petridis, M. (eds.) Research and Development in Intelligent Systems XXX, pp. 213–226. Springer International Publishing, Cham (2013). doi:10.​1007/​978-3-319-02621-3_​15 CrossRef
8.
Walker, J.A., Miller, J.F.: Evolution and acquisition of modules in cartesian genetic programming. In: Keijzer, M., O’Reilly, U.-M., Lucas, S., Costa, E., Soule, T. (eds.) EuroGP 2004. LNCS, vol. 3003, pp. 187–197. Springer, Heidelberg (2004). doi:10.​1007/​978-3-540-24650-3_​17 CrossRef
Metadaten
Titel
Parametrizing Cartesian Genetic Programming: An Empirical Study
verfasst von
Paul Kaufmann
Roman Kalkreuth
Copyright-Jahr
2017
Buch
KI 2017: Advances in Artificial Intelligence

Print ISBN: 978-3-319-67189-5

Electronic ISBN: 978-3-319-67190-1

Copyright-Jahr: 2017

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-67190-1_26

Premium Partner

    Bildnachweise