摘要
Clifford Bohm、Jory Schossau、Alexander Lalejini和Charles Ofria,2019年。 MABE 2.0是对MABE的介绍,也是MABE未来发展的路线图。 GECCO 2019指南——2019年遗传和进化计算会议指南 (7 2019), 1349--1356. 谷歌学者 数字图书馆 James Bradbury、Roy Frostig、Peter Hawkins、Matthew James Johnson、Chris Leary、Dougal Maclaurin、George Necula、Adam Paszke、Jake VanderPlas、Skye Wanderman Milne和Qiao Zhang。 2018.JAX:Python+NumPy程序的可组合转换。 http://github.com/google/jax 谷歌学者 亚历山大·E.I.布朗利(Alexander E.I.Brownlee)、恩德·奥兹坎(Enderzcan)、杰里·斯旺(Jerry Swan)和安德鲁·帕克斯(Andrew J.Parkes)。 2014.Hyperion2:{meta-,hyper-}启发式研究工具包。 GECCO 2014-2014年遗传和进化计算会议的配套出版物 (2014), 1133--1139. 谷歌学者 数字图书馆 博格丹·布拉克(Bogdan Burraca)、加布里埃尔·克伦伯格(Gabriel Kronberger)和迈克尔·科蒙达(Michael Kommenda)。 2020年。Operon C++:符号回归的高效遗传编程框架。 GECCO 2020 Companion-2020遗传与进化计算会议论文集Companion (7 2020), 1562--1570. 谷歌学者 数字图书馆 Mark A.Coletti、Eric O.Scott和Jeffrey K.Bassett。 2020年。Python进化算法库(LEAP)。 GECCO 2020指南-2020遗传和进化计算会议指南 (7 2020), 1571--1579. 谷歌学者 数字图书馆 雷米·库隆。 2002.使用神经网络的强化学习,及其在电机控制中的应用。 (6 2002). https://theses.hal.science/tel-00003985https://theres.hal.science/tel -00003985/文件 谷歌学者 弗朗索瓦·米歇尔·德雷恩维尔(François Michel De Rainville)、费利克斯·安托万·福廷(Félix Antoine Fortin)、马克·安德烈·加德纳(Marc AndréGardner)、马克·帕里佐(Marc Parizeau)和克里斯蒂安·加涅。 2012.DEAP:进化算法的Python框架。 GECCO’12——第14届国际遗传与进化计算协会会议记录 (2012), 85--92. 谷歌学者 数字图书馆 约翰·德雷奥(Johann Dreo)、阿诺德·利福戈(Arnaud Liefooghe)、塞巴斯蒂安·维雷尔(Sébastien Verel)、马克·肖纳(Marc Schoenauer)、胡安·梅雷洛(Juan J.Merelo)、亚历山大·奎米(Alexandre Quemy)、本杰明·鲍。 2021.天堂:从进化计算的模块化框架到元启发式的自动化设计:天堂的22年。 GECCO 2021指南-2021遗传和进化计算会议指南 (7 2021), 1522--1530. 谷歌学者 数字图书馆 David Eby和R Averill,1999年。 使用注入岛遗传算法优化飞轮。 计算机进化设计 13 (1999), 167--190. 谷歌学者 Achiya Elyasaf和Moshe Sipper。 2013年,HH-evolver:针对特定领域的超神经进化系统。 2013年GECCO——2013年遗传和进化计算会议纪要 (2013), 1285--1291. 谷歌学者 数字图书馆 吉尔赫梅·埃斯帕达(Guilherme Espada)、利昂·英格尔(Leon Ingelse)、保罗·卡内拉斯(Paulo Canelas)、佩德罗·巴博萨(Pedro Barbosa)和阿尔西德斯·丰塞卡(Alcides Fonseca)。 2022.数据类型作为语法引导遗传编程的更符合人类工效学的前端。 (2022年11月),第86页至第94页。 谷歌学者 数字图书馆 迈克尔·芬顿(Michael Fenton)、詹姆斯·麦克德莫特(James McDermott)、大卫·法根(David Fagan)、斯特凡·福斯滕莱克纳(Stefan Forstenlechner)、埃里克·亨伯格(Erik Hemberg)和迈克尔·奥尼尔。 2017.PonyGE2:python中的语法演变。 GECCO 2017——遗传和进化计算会议纪要 8 (7 2017), 1194--1201. 谷歌学者 数字图书馆 大卫·哈。 2020年。泥泞排球馆环境。 https://github.com/hardmaru/slimevolleygym。 谷歌学者 Charles R.Harris、K.Jarrod Millman、Stéfan J.van der Walt、Ralf Gommers、Pauli Virtanen、David Cournapeau、Eric Wieser、Julian Taylor、Sebastian Berg、Nathaniel J.Smith、Robert Kern、Matti Picus、Stephan Hoyer、Marten H.van Kerkwijk、Matthew Brett、Allan Haldane、Jaime Fernández del Río、Mark Wiebe、Pearu Peterson、Pierre Gérard-Marchant、, Kevin Sheppard、Tyler Reddy、Warren Weckesser、Hameer Abbasi、Christoph Gohlke和Travis E.Oliphant。 2020年。使用NumPy进行阵列编程。 自然2020 585:7825 585, 7825 (9 2020), 357--362. 谷歌学者 交叉引用 Sean N.Harris和Daniel R.Tauritz。 2021.防御与安全的竞争性协同进化:基于Elo的类似强度对手抽样。 GECCO 2021指南-2021遗传和进化计算会议指南 (7 2021), 1898--1906. 谷歌学者 数字图书馆 约翰·D·亨特。 2007.Matplotlib:二维图形环境。 科学与工程计算 9, 3 (2007), 90--95. 谷歌学者 数字图书馆 约翰·科扎(John R Koza)。 1992 遗传程序设计:关于通过自然选择进行计算机程序设计。 麻省理工学院出版社,美国马萨诸塞州剑桥。 http://mitpress.mit.edu/books/genetic-programming 谷歌学者 数字图书馆 约翰·科扎(John R Koza)。 1994 遗传编程II:可重用程序的自动发现。 麻省理工学院出版社。 谷歌学者 数字图书馆 约翰·科扎(John R Koza)、大卫·安德烈(David Andre)、福雷斯特·H·贝内特三世(Forrest H Bennett III)和马丁·基恩(Martin A Keane)。 1999 遗传编程III:达尔文的发明和问题解决。 第3卷。 摩根·考夫曼。 谷歌学者 约翰·科扎(John R Koza)、马丁·基恩(Martin A Keane)、马修·斯特里特(Matthew J Streeter)、威廉·米德洛威克(William Mydlowec)、杰森·余(Jessen Yu)和吉多·兰扎(Guido Lan。 2005 基因编程IV:常规人类竞争机器智能。 第5卷。 施普林格科技与商业媒体。 谷歌学者 马丁·阿巴迪、阿什什·阿加瓦尔、保罗·巴勒姆、尤金·布雷维多、陈志峰、克雷格·雪铁罗、格雷格·科拉多、安迪·戴维斯、杰弗里·迪恩、马蒂厄·德文、桑杰·盖马瓦特、伊恩·古德费罗、安德鲁·哈普、杰弗里·欧文、迈克尔·伊萨德、杨庆嘉、拉法尔·约泽福维奇、卢卡斯·凯泽、曼朱纳特·库德勒、乔什·莱文伯格、Dandelion Mané、拉贾特·蒙加、谢里·摩尔, 德里克·默里(Derek Murray)、克里斯·奥拉(Chris Olah)、迈克·舒斯特(Mike Schuster)、乔纳森·施伦斯(Jonathon Shlens)、贝诺伊特·施泰纳(Benoit Steiner)、伊利亚·萨茨克弗(Ilya Sutskever)、库纳尔·塔尔瓦尔(Kunal Talwar)、保罗·塔克(Paul Tucker)、文森特·范霍克(Vincent Vanhoucke)、维杰伊·瓦苏。 2015.TensorFlow:异构系统上的大规模机器学习。 https://www.tensorflow.org网站/ 谷歌学者 易美、陈琦、安德鲁·伦森、薛冰和张梦洁。 2022.通过遗传编程解释人工智能:一项调查。 IEEE进化计算汇刊 (2022)。 谷歌学者 数字图书馆 Fernando E.B.Otero、Tom Castle和Colin G.Johnson。 2012年,《EpochX:Java中的基因编程与统计和事件监测》。 GECCO’12——第14届国际遗传与进化计算协会会议记录 (2012), 93--100. 谷歌学者 数字图书馆 Edward Pantridge和Lee Spector。 2017.PyshGP:PushGP在python中。 GECCO 2017——遗传和进化计算会议纪要 8 (7 2017), 1255--1262. 谷歌学者 数字图书馆 Adam Paszke、Sam Gross、Francisco Massa、Adam Lerer、James Bradbury、Gregory Chanan、Trevor Killeen、Zeming Lin、Natalia Gimelshein、Luca Antiga、Alban Desmaison、Andreas Kopf、Edward Yang、Zachary DeVito、Martin Raison、Alykhan Tejani、Sasank Chilamkurthy、Benoit Steiner、Lu Fang、Junjie Bai和Soumith Chintala。 2019.PyTorch:一个势在必行的风格、高性能的深度学习图书馆。 在 神经信息处理系统的进展32 、H Wallach、H Larochelle、A Beygelzimer、F d Alché-Buc、E Fox和R Garnett(编辑)。 Curran Associates公司,8024--8035。 http://papers.neurips.cc/paper/9015-pytorch-an-imperative-style-high-performance-deep-learning-library.pdf 谷歌学者 数字图书馆 费比安·佩德雷戈萨(Fabian Pedregosa)、加尔·瓦洛奎(Gaöl Varoqueux)、亚历山大·格兰福特(Alexandre Gramfort)、文森特·米歇尔(Vincent Michel)、伯特兰·蒂里昂(Bertrand Thirion)、奥利维尔·格里塞尔(Olivier Grisel)、马蒂厄·布隆德尔(Mathieu Blondel)、彼得·普雷滕霍弗(Peter Prettenhofer)、罗恩·维斯(Ron Weiss)、文。 2011.Scikit-learn:Python中的机器学习。 机器学习研究杂志 12, 85 (2011), 2825--2830. http://jmlr.org/papers/v12/pedregosa11a.html 谷歌学者 数字图书馆 埃里克·斯科特和肖恩·卢克。 2019.ECJ第20页:走向通用元启发式工具包。 GECCO 2019指南——2019年遗传和进化计算会议指南 (7 2019), 1391--1398. 谷歌学者 数字图书馆
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