First improvement hill climber with linkage learning: on introducing dark gray-box optimization into statistical linkage learning genetic algorithms (2023)
- Authors:
- Autor USP: TINÓS, RENATO - FFCLRP
- Unidade: FFCLRP
- DOI: 10.1145/3583131.3590495
- Subjects: ALGORITMOS GENÉTICOS; INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
- Keywords: Linkage learning; Model building; Empirical linkage learning; Genetic algorithms; Evolutionary algorithms
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Proceedings GECCO '23
- Conference titles: The Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO '23)
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
PRZEWOZNICZEK, Michal Witold e TINÓS, Renato e KOMARNICKI, Marcin Michal. First improvement hill climber with linkage learning: on introducing dark gray-box optimization into statistical linkage learning genetic algorithms. Proceedings GECCO '23. Lisbon: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1145/3583131.3590495. Acesso em: 28 fev. 2026. , 2023 -
APA
Przewozniczek, M. W., Tinós, R., & Komarnicki, M. M. (2023). First improvement hill climber with linkage learning: on introducing dark gray-box optimization into statistical linkage learning genetic algorithms. Proceedings GECCO '23. Lisbon: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. doi:10.1145/3583131.3590495 -
NLM
Przewozniczek MW, Tinós R, Komarnicki MM. First improvement hill climber with linkage learning: on introducing dark gray-box optimization into statistical linkage learning genetic algorithms [Internet]. Proceedings GECCO '23. 2023 ;[citado 2026 fev. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3583131.3590495 -
Vancouver
Przewozniczek MW, Tinós R, Komarnicki MM. First improvement hill climber with linkage learning: on introducing dark gray-box optimization into statistical linkage learning genetic algorithms [Internet]. Proceedings GECCO '23. 2023 ;[citado 2026 fev. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3583131.3590495 - Programação evolutiva com distribuição de mutações auto-adaptativa aplicada a redes neurais artificiais
- A new method for identification of recombining components in the generalized partition crossover
- Quasi-optimal recombination operator
- Artificial neural network based crossover for evolutionary algorithms
- Analyzing evolutionary algorithms for dynamic optimization problems based on the dynamical systems approach
- Use of self-organizing suppression and q-Gaussian mutation in artificial immune systems
- Diversity control in genetic algorithms for protein structure prediction
- An efficient implementation of iterative partial transcription for the traveling salesman problem
- Tolerância a falhas em robôs manipuladores cooperativos
- Analysing fitness landscape changes in evolutionary robots
Informações sobre o DOI: 10.1145/3583131.3590495 (Fonte: oaDOI API)
Download do texto completo
| Tipo | Nome | Link | |
|---|---|---|---|
 |
003194353.pdf | Direct link |
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
