Título :	24th European Conference, EuroGP 2021, Held as Part of EvoStar 2021, Virtual Event, April 7–9, 2021, Proceedings
Tipo de documento:	documento electrónico
Autores:	Hu, Ting, ; Lourenço, Nuno, ; Medvet, Eric,
Mención de edición:	1 ed.
Editorial:	[s.l.] : Springer
Fecha de publicación:	2021
Número de páginas:	X, 281 p. 106 ilustraciones, 75 ilustraciones en color.
ISBN/ISSN/DL:	978-3-030-72812-0
Nota general:	Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave:	Lenguaje de programación  Redes de comunicación informática  Técnicas de programación  Operating systems  Inteligencia artificial  Red informática  Programación informática  Sistemas operativos (computadoras)  Sistema informático  Lenguajes de programación (computadoras electrónicas)  Implementación de sistema informático
Índice Dewey:	005.13 Lenguajes de programación
Resumen:	Este libro constituye las actas arbitradas de la 24.ª Conferencia Europea sobre Programación Genética, EuroGP 2021, celebrada como parte de Evo*2021, como evento virtual, en abril de 2021, ubicado conjuntamente con los eventos Evo*2021, EvoCOP, EvoMUSART y EvoApplications. . Los 11 artículos completos revisados ​​y los 6 artículos breves presentados en este libro fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 27 presentaciones. La amplia gama de temas de este volumen refleja el estado actual de la investigación en este campo. La colección de artículos cubre temas interesantes, incluido el desarrollo de nuevos operadores para variantes de algoritmos GP, así como la exploración de aplicaciones GP para la optimización de métodos de aprendizaje automático y la evolución de circuitos lógicos combinacionales complejos.
Nota de contenido:	Quality Diversity Genetic Programming for Learning Decision Tree Ensembles -- Progressive Insular Cooperative GP -- Regenerating Soft Robots through Neural Cellular Automata -- Inclusive Genetic Programming -- Towards incorporating Human Knowledge in Fuzzy Pattern Tree Evolution -- Evolutionary Neural Architecture Search Supporting Approximate Multipliers -- Automatic design of deep neural networks applied to image segmentation problems -- On the Influence of Grammars on Crossover in Grammatical Evolution -- On the Generalizability of Programs Synthesized by Grammar-Guided Genetic Programming -- Evolution of Complex Combinational Logic Circuits Using Grammatical Evolution with SystemVerilog -- Evofficient: Reproducing a Cartesian Genetic Programming Method -- Software Anti-patterns Detection Under Uncertainty Using A Possibilistic Evolutionary Approach -- Probabilistic Grammatical Evolution -- Evolving allocation rules for beam search heuristics in assembly line balancing -- Incremental Evaluation of Genetic Programming -- Mining Feature Relationships in Data -- Getting a Head Start on Program Synthesis with Genetic Programming.
En línea:	https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
Link:	https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

24th European Conference, EuroGP 2021, Held as Part of EvoStar 2021, Virtual Event, April 7–9, 2021, Proceedings [documento electrónico] / Hu, Ting, ; Lourenço, Nuno, ; Medvet, Eric,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2021 . - X, 281 p. 106 ilustraciones, 75 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-72812-0
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.

Palabras clave:	Lenguaje de programación  Redes de comunicación informática  Técnicas de programación  Operating systems  Inteligencia artificial  Red informática  Programación informática  Sistemas operativos (computadoras)  Sistema informático  Lenguajes de programación (computadoras electrónicas)  Implementación de sistema informático
Índice Dewey:	005.13 Lenguajes de programación
Resumen:	Este libro constituye las actas arbitradas de la 24.ª Conferencia Europea sobre Programación Genética, EuroGP 2021, celebrada como parte de Evo*2021, como evento virtual, en abril de 2021, ubicado conjuntamente con los eventos Evo*2021, EvoCOP, EvoMUSART y EvoApplications. . Los 11 artículos completos revisados ​​y los 6 artículos breves presentados en este libro fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 27 presentaciones. La amplia gama de temas de este volumen refleja el estado actual de la investigación en este campo. La colección de artículos cubre temas interesantes, incluido el desarrollo de nuevos operadores para variantes de algoritmos GP, así como la exploración de aplicaciones GP para la optimización de métodos de aprendizaje automático y la evolución de circuitos lógicos combinacionales complejos.
Nota de contenido:	Quality Diversity Genetic Programming for Learning Decision Tree Ensembles -- Progressive Insular Cooperative GP -- Regenerating Soft Robots through Neural Cellular Automata -- Inclusive Genetic Programming -- Towards incorporating Human Knowledge in Fuzzy Pattern Tree Evolution -- Evolutionary Neural Architecture Search Supporting Approximate Multipliers -- Automatic design of deep neural networks applied to image segmentation problems -- On the Influence of Grammars on Crossover in Grammatical Evolution -- On the Generalizability of Programs Synthesized by Grammar-Guided Genetic Programming -- Evolution of Complex Combinational Logic Circuits Using Grammatical Evolution with SystemVerilog -- Evofficient: Reproducing a Cartesian Genetic Programming Method -- Software Anti-patterns Detection Under Uncertainty Using A Possibilistic Evolutionary Approach -- Probabilistic Grammatical Evolution -- Evolving allocation rules for beam search heuristics in assembly line balancing -- Incremental Evaluation of Genetic Programming -- Mining Feature Relationships in Data -- Getting a Head Start on Program Synthesis with Genetic Programming.
En línea:	https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
Link:	https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i