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笛卡尔遗传规划参数化的实证研究

作者:

保罗考夫曼和

古罗马的卡尔克鲁斯作者信息和声明

GECCO’17：遗传和进化计算会议纪要

2017年7月

页231-232

https://doi.org/10.1145/3067695.30795980

出版:2017年7月15日出版历史

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摘要

自二十年前推出以来，研究人员参数化和优化笛卡尔遗传规划（CGP）的方式几乎没有改变。在这项工作中，我们研究了CGP的非标准参数化和优化算法。我们表明，使用CGP的传统方法，即将其配置为通过（1+4）进化策略式搜索方案优化的单行，是一个很好的选择，但矩形CGP几何和更精细的元启发式，如模拟退火，可以导致更快的收敛速度。

工具书类

[1]

P.考夫曼。通过多目标进化调整硬件系统。Logos Verlag，柏林，2013年。

谷歌学者

[2]

P.Kaufmann和M.Platzner。多目标内在硬件进化。在国际可编程逻辑器件军事应用会议（MAPLD）, 2006.

谷歌学者

[3]

J.McDermott、D.R.White、S.Luke、L.Manzoni、M.Castelli、L.Vanneschi、W.Ja shi kowski、K.Krawiec、R.Harper、K.D.Jong和U.-M.O'Reilly。遗传编程需要更好的基准。在第十四届遗传与进化计算国际会议论文集，GECCO’08，第791-798页，费城，2012年。ACM。

数字图书馆

谷歌学者

[4]

L.Sekanina、J.A.Walker、P.Kaufmann、C.Plessl和M.Platzner。电子电路的发展。在笛卡尔遗传规划《自然计算系列》，第125-179页。施普林格-柏林-海德堡，2011年。

交叉参考

谷歌学者

[5]

J.A.Walker、J.F.Miller、P.Kaufmann和M.Platzner。笛卡尔遗传规划中的问题分解。在笛卡尔遗传规划《自然计算系列》，第35-99页。施普林格-柏林-海德堡，2011年。

交叉参考

谷歌学者

[6]

D.R.White、J.McDermott、M.Castelli、L.Manzoni、B.W.Goldman、G.Kronberger、W.Jaskowski、U.-M.O'Reilly和S.Luke。更好的全科医生基准：社区调查结果和建议。遗传编程与进化机器，14（1）:3-29，2013年3月。

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发布于

GECCO’17：遗传和进化计算会议纪要

2017年7月

1934页

国际标准图书编号：9781450349390

内政部：10.1145/3067695

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