Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Coevolution in Cartesian Genetic Programming

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26230%2F12%3APU98164" target="_blank" >RIV/00216305:26230/12:PU98164 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://www.springerlink.com/content/e47453258l284p60/fulltext.pdf" target="_blank" >http://www.springerlink.com/content/e47453258l284p60/fulltext.pdf</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-29139-5_16" target="_blank" >10.1007/978-3-642-29139-5_16</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Coevolution in Cartesian Genetic Programming

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Cartesian genetic programming (CGP) is a branch of genetic programming which has been utilized in various applications. This paper proposes to introduce coevolution to CGP in order to accelerate the task of symbolic regression. In particular, fitness predictors which are small subsets of the training set are coevolved with CGP programs. It is shown using five symbolic regression problems that the (median) execution time can be reduced 2-5 times in comparison with the standard CGP.

  • Název v anglickém jazyce

    Coevolution in Cartesian Genetic Programming

  • Popis výsledku anglicky

    Cartesian genetic programming (CGP) is a branch of genetic programming which has been utilized in various applications. This paper proposes to introduce coevolution to CGP in order to accelerate the task of symbolic regression. In particular, fitness predictors which are small subsets of the training set are coevolved with CGP programs. It is shown using five symbolic regression problems that the (median) execution time can be reduced 2-5 times in comparison with the standard CGP.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    IN - Informatika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2012

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Proc. of the 15th European Conference on Genetic Programming

  • ISBN

    978-3-642-29138-8

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    12

  • Strana od-do

    182-193

  • Název nakladatele

    Springer Verlag

  • Místo vydání

    Heidelberg

  • Místo konání akce

    Malaga

  • Datum konání akce

    11. 4. 2012

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku