德克·施魏姆
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2020年–今天
2023 [注2] 多米尼克·索巴尼亚 , 德克·施魏姆 , 弗兰兹·罗特劳夫 :
进化算法程序综合综述。 IEEE传输。 进化。 计算。 27 ( 1 ) : 82-97 ( 2023 ) [第10条] 杰西卡·梅根 , 努诺·卢伦索 , 佩努萨尔·马查多 , 德克·施魏姆 :
概率语法对进化的影响。 GECCO公司 2023 : 611-614 【c9】 约翰内斯·雷特 , 德克·施魏姆 , 大卫·维滕贝格 :
预训练将自动编码器遗传编程去噪的运行时间减少一个数量级。 GECCO公司 2023 : 2382-2385 2022 [j1] 德克·施魏姆 , 大卫·维滕贝格 , 弗兰兹·罗特劳夫 :
遗传规划中的抽样误差。 自然计算。 21 ( 2 ) : 173-186 ( 2022 ) 【c8】 德克·施魏姆 , 多米尼克·索巴尼亚 , 弗兰兹·罗特劳夫 :
训练集大小的影响:程序合成中标准和下采样词汇选择的比较。 欧洲协调委员会 2022 : 1-8 【c7】 德克·施魏姆 , 埃里克·亨伯格 , 多米尼克·索巴尼亚 , 乌纳·梅·奥莱利 :
利用代码中的知识指导程序搜索。 欧洲GP 2022 : 262-277 【c6】 多米尼克·索巴尼亚 , 德克·施魏姆 , 弗兰兹·罗特劳夫 :
采用进化算法的程序合成:现状:热销(GECCO 2022)。 GECCO公司 2022 : 39-40 2021 【b1】 德克·施魏姆 :
关于进化算法中的采样误差和偏差。 德国美因茨大学, 2021 【c5】 德克·施魏姆 :
论语法对语法演变中交叉的影响。 欧洲GP 2021 : 114-129 【c4】 德克·施魏姆 , 大卫·维滕贝格 , 弗兰兹·罗特劳夫 :
进化算法中的采样误差。 GECCO公司 2021 : 43-44 【c3】 德克·施魏姆 , 埃里克·亨伯格 , 多米尼克·索巴尼亚 , 乌纳·梅·奥莱利 , 弗兰兹·罗特劳夫 :
利用人类生成代码的知识,在程序合成中用语法进化来偏向搜索。 GECCO公司 2021 : 331-332 [i1] 多米尼克·索巴尼亚 , 德克·施魏姆 , 弗兰兹·罗特劳夫 :
进化算法程序综合的最新发展。 CoRR公司 abs/2108.12227 ( 2021 ) 2020 【c2】 大卫·维滕贝格 , 弗兰兹·罗特劳夫 , 德克·施魏姆 :
DAE-GP:在分布遗传规划估计中,将自动编码器LSTM网络作为概率模型进行去噪。 GECCO公司 2020 : 1037-1045
2010 – 2019
2018 【c1】 德克·施魏姆 , 弗兰兹·罗特劳夫 :
分布规划估计的变异算子偏差分析。 GECCO公司 2018 : 1191-1198 [第1页] 德克·施魏姆 , 安·索豪尔 , 弗兰兹·罗特劳夫 :
论表征的非均匀冗余对语法演变的影响:语法的影响。 语法进化手册 2018 : 55-78