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Advances in Learning Classifier Systems

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Beschreibung

Inhalt

Theory.- An Artificial Economy of Post Production Systems.- Simple Markov Models of the Genetic Algorithm in Classifier Systems: Accuracy-Based Fitness.- Simple Markov Models of the Genetic Algorithm in Classifier Systems: Multi-step Tasks.- Probability-Enhanced Predictions in the Anticipatory Classifier System.- YACS: Combining Dynamic Programming with Generalization in Classifier Systems.- A Self-Adaptive Classifier System.- What Makes a Problem Hard for XCS?.- Applications.- Applying a Learning Classifier System to Mining Explanatory and Predictive Models from a Large Clinical Database.- Strength and Money: An LCS Approach to Increasing Returns.- Using Classifier Systems as Adaptive Expert Systems for Control.- Mining Oblique Data with XCS.- Advanced Architectures.- A Study on the Evolution of Learning Classifier Systems.- Learning Classifier Systems Meet Multiagent Environments.- The Bibliography.- A Bigger Learning Classifier Systems Bibliography.- An Algorithmic Description of XCS.

Produktinformationen

Titel: Advances in Learning Classifier Systems
Untertitel: Third International Workshop, IWLCS 2000, Paris, France, September 15-16, 2000. Revised Papers
Editor:
EAN: 9783540446408
Format: E-Book (pdf)
Hersteller: Springer Berlin Heidelberg
Genre: IT & Internet
Veröffentlichung: 31.07.2003
Digitaler Kopierschutz: Wasserzeichen
Anzahl Seiten: 280

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