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Der gesuchte Begriff oder Autor findet sich in folgenden 2 Einträgen:
| Begriff/ Autor/Ismus |
Autor |
Eintrag |
Literatur |
|---|---|---|---|
| Genetische Programmierung | Norvig | Norvig I 155 Genetische Programmierung/Russell/Norvig: Das Gebiet der genetischen Programmierung ist eng mit den genetischen Algorithmen verbunden. Der Hauptunterschied besteht darin, dass die Repräsentationen, die mutiert und kombiniert werden, eher Programme Norvig I 156 als Bitstrings sind. Die Programme werden in Form von Ausdrucksbäumen dargestellt; die Ausdrücke können in einer Standardsprache wie Lisp vorliegen oder speziell für die Repräsentation von Schaltkreisen, Robotersteuerungen usw. designt sein. Beim Crossover werden eher Teilbäume als Teilstrings miteinander verbunden. Diese Form der Mutation garantiert, dass die Nachkommen wohlgeformte Ausdrücke sind, was nicht der Fall wäre, wenn Programme als Strings manipuliert würden. Das Interesse an der genetischen Programmierung wurde durch John Kozas Arbeit angeregt (Koza, 1992(1), 1994(2)), geht aber zumindest auf frühe Experimente mit Maschinencode von Friedberg (1958)(3) und endlichen Automaten (finite-state automata) von Fogel et al. (1966)(4) zurück. VsGenetische Programmierung: Wie bei den genetischen Algorithmen wird auch hier über die Wirksamkeit der Technik diskutiert. Koza et al. (1999)(5) beschreiben Experimente zur Verwendung genetischer Programmierung beim Entwurf von Schaltkreisen. Gute Übersichtstexte zu genetischen Algorithmen geben Mitchell (1996)(6), Fogel (2000)(7) und Langdon and Poli (2002)(8), sowie das kostenlose Online-Buch von Poli et al. (2008)(9). 1. Koza, J. R. (1992). Genetic Programming: On the Programming of Computers by Means of Natural Selection. MIT Press 2. Koza, J. R. (1994). Genetic Programming II: Automatic discovery of reusable programs. MIT Press. 3. Friedberg, R. M. (1958). A learning machine: Part I. IBM Journal of Research and Development, 2, 2–13. 4. Fogel, L. J., Owens, A. J., and Walsh, M. J. (1966). Artificial Intelligence through Simulated Evolution. Wiley. 5. Koza, J. R., Bennett, F. H., Andre, D., and Keane, M. A. (1999). Genetic Programming III: Darwinian invention and problem solving. Morgan Kaufmann 6. Mitchell, M. (1996). An Introduction to Genetic Algorithms. MIT Press. 7. Fogel, D. B. (2000). Evolutionary Computation: Toward a New Philosophy of Machine Intelligence. IEEE Press. 8. Langdon, W. and Poli, R. (2002). Foundations of Genetic Programming. Springer 9. Poli, R., Langdon, W., and McPhee, N. (2008). A Field Guide to Genetic Programming. Lulu.com. |
Norvig I Peter Norvig Stuart J. Russell Artificial Intelligence: A Modern Approach Upper Saddle River, NJ 2010 |
| Genetische Programmierung | Russell | Norvig I 155 Genetische Programmierung/Russell/Norvig: Das Gebiet der genetischen Programmierung ist eng mit den genetischen Algorithmen verbunden. Der Hauptunterschied besteht darin, dass die Repräsentationen, die mutiert und kombiniert werden, eher Programme Norvig I 156 als Bitstrings sind. Die Programme werden in Form von Ausdrucksbäumen dargestellt; die Ausdrücke können in einer Standardsprache wie Lisp vorliegen oder speziell für die Repräsentation von Schaltkreisen, Robotersteuerungen usw. designt sein. Beim Crossover werden eher Teilbäume als Teilstrings miteinander verbunden. Diese Form der Mutation garantiert, dass die Nachkommen wohlgeformte Ausdrücke sind, was nicht der Fall wäre, wenn Programme als Strings manipuliert würden. Das Interesse an der genetischen Programmierung wurde durch John Kozas Arbeit angeregt (Koza, 1992(1), 1994(2)), geht aber zumindest auf frühe Experimente mit Maschinencode von Friedberg (1958)(3) und endlichen Automaten (finite-state automata) von Fogel et al. (1966)(4) zurück. VsGenetische Programmierung: Wie bei den genetischen Algorithmen wird auch hier über die Wirksamkeit der Technik diskutiert. Koza et al. (1999)(5) beschreiben Experimente zur Verwendung genetischer Programmierung beim Entwurf von Schaltkreisen. Gute Übersichtstexte zu genetischen Algorithmen geben Mitchell (1996)(6), Fogel (2000)(7) und Langdon and Poli (2002)(8), sowie das kostenlose Online-Buch von Poli et al. (2008)(9). 1. Koza, J. R. (1992). Genetic Programming: On the Programming of Computers by Means of Natural Selection. MIT Press 2. Koza, J. R. (1994). Genetic Programming II: Automatic discovery of reusable programs. MIT Press. 3. Friedberg, R. M. (1958). A learning machine: Part I. IBM Journal of Research and Development, 2, 2–13. 4. Fogel, L. J., Owens, A. J., and Walsh, M. J. (1966). Artificial Intelligence through Simulated Evolution. Wiley. 5. Koza, J. R., Bennett, F. H., Andre, D., and Keane, M. A. (1999). Genetic Programming III: Darwinian invention and problem solving. Morgan Kaufmann 6. Mitchell, M. (1996). An Introduction to Genetic Algorithms. MIT Press. 7. Fogel, D. B. (2000). Evolutionary Computation: Toward a New Philosophy of Machine Intelligence. IEEE Press. 8. Langdon, W. and Poli, R. (2002). Foundations of Genetic Programming. Springer 9. Poli, R., Langdon, W., and McPhee, N. (2008). A Field Guide to Genetic Programming. Lulu.com. |
Russell I B. Russell/A.N. Whitehead Principia Mathematica Frankfurt 1986 Russell II B. Russell Das ABC der Relativitätstheorie Frankfurt 1989 Russell IV B. Russell Probleme der Philosophie Frankfurt 1967 Russell VI B. Russell Die Philosophie des logischen Atomismus In Eigennamen, U. Wolf (Hg) Frankfurt 1993 Russell VII B. Russell On the Nature of Truth and Falsehood, in: B. Russell, The Problems of Philosophy, Oxford 1912 - Dt. "Wahrheit und Falschheit" In Wahrheitstheorien, G. Skirbekk (Hg) Frankfurt 1996 Norvig I Peter Norvig Stuart J. Russell Artificial Intelligence: A Modern Approach Upper Saddle River, NJ 2010 |
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