PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Powiadomienia systemowe
  • Sesja wygasła!
  • Sesja wygasła!
Tytuł artykułu

Modifying the rate of evolution using the learning process

Autorzy
Wybrane pełne teksty z tego czasopisma
Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Wpływanie na tempo ewolucji z wykorzystaniem procesu uczenia
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
The paper discusses the issues concerned with the impact of learning process on the rate of evolution in evolutionary systems. In the paper we tried to answer the question whether it is possible to speed up the evolution by introduction of learning process of individuals. We also consider some practical consequences of the obtained results.
PL
Artykuł dotyczy zagadnień wpływu procesu uczenia na tempo zachodzenia przemian w systemach ewolucyjnych. W szczególności w artykule starano się odpowiedzieć na pytanie, czy możliwe jest przyspieszenie ewolucji poprzez wprowadzenie procesu uczenia osobników. Rozważono także praktyczne konsekwencje uzyskanych wyników.
Rocznik
Strony
50--52
Opis fizyczny
Bibliogr. 25 poz., wykr.
Twórcy
autor
  • Uniwersytet Jagielloński w Krakowie
Bibliografia
  • [1] Ampatzis C., Tuci E., Christensen A. L., Doringo M., Evolving self-assembly in autonomous homogeneous robots: Experiments with two physical robots, Artificial Life, vol. 15, (2009), 465 – 484
  • [2] Bull L., On the Baldwin effect, Artificial Life, vol. 5, (1999), 241 - 246
  • [3] Bullinaria J. A., Lifetime learning as a factor in life history evolution, Artificial Life, vol. 15, (2009), 389 - 409
  • [4] Gras R., Devaur s D., Wozniak A., Aspinal l A., An individual-based evolving predator-prey ecosystem simulation using a fuzzy cognitive map as the behavior model, Artificial Life, vol. 15, (2009), 423 - 463
  • [5] Paenke I., Kawecki T. J., Sendhoff B., The influence of learning on evolution: A mathematical framework, Artificial Life, vol. 15, (2009), 227 - 245
  • [6] Stanley K. O., Ambrosio D. B., Gauci J., A hypercubebased encoding for evolving large-scale neural networks, Artificial Life, vol. 15, (2009), 185 - 212
  • [7] Gajer M., Implementation of evolutionary algorithms in the discipline of Artificial Chemistry, Electrical Review, 87 (2011), n. 4, 198-202
  • [8] Gajer M., The implementation of the evolutionary computations in the domain of electrical circuits theory, Electrical Review, 87 (2011), n. 6, 150-153
  • [11] Gajer M., The implementation of the evolutionary algorithm for the analysis of nonlinear electrical circuits, Electrical Review, 86 (2010), n. 7, 342-345
  • [12] Gajer M., The optimization of power flow in high-voltage transmission lines with the use of the evolutionary algorithm, Electrical Review, 86 (2010), n. 8, 239-244
  • [13] Gajer M., The optimization of load distribution with the use of the evolutionary algorithm, Electrical Review, 86 (2010), n. 11a, 265-270
  • [14] Gajer M., Task scheduling in real-time computer systems with the use of an evolutionary computations technique, Electrical Review, 86 (2010), n. 10, 293-298
  • [15] Gajer M., Determining the working points of bipolar transistors with the use of the evolutionary strategy, Electrical Review, 87 (2011), n. 12a, 124-128
  • [16] Gajer M., Reduction of thermal transmission losses with the implementation of a genetic algorithm, Electrical Review, 88 (2012), n. 3a, 129-130
  • [17] Loizos M., Ant-Based Computing, Artificial Life, 15 (2009), 337-349
  • [18] Elhossini A., Areibi S., Dony R., Strength Pareto particle swarm optimization and hybrid EA-PSO for multi-objective optimization, Evolutionary Computation, 18 (2009), 127-156
  • [19] Lenaerts T., Bersini H., A synthon approach to artificial chemistry, Artificial Life, 15 (2009), 89-103
  • [20] Buisman H. J., Eikelder H. M. M., Hilberts P. A. J., Liekens A. M. L., Computing algebraic functions with biochemical reaction networks, Artificial Life, 15 (2009), 5-19
  • [21] Oohashi T., Ueno O., Maekawa T., Kawai N., Nishina E., Honda M., An effective hierarchical model for the biomolecular covalent bond: An approach integrating artificial chemistry and an actual terrestrial life system, Artificial Life, 15 (2009), 29-58
  • [22] Mery F., Kawecki T., The effect of learning on experimental evolution of resource preference in Drosophila melanogaster, Evolution, 58 (2004), 757-767
  • [23] Hinton G., Nowlan S., How learning can guide evolution, Complex Systems, 1 (1987), 495-502
  • [24] Marco Dorigo , Thomas Stützle, Ant Colony Optimization, Bradford Book, (2004)
  • [25] Vestad, T., Marr, D. W. M., & Munakata, T. Flow resistance for microfluidic logic operations. Applied Physics Letters, 84(25), 5074-5075, (2004)
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-23a6e4a0-04fb-43ec-8c02-eb0377027745
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.