कार्टेशियन जेनेटिक प्रोग्रामिंग: Difference between revisions
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मिलर का मुख्य वक्ता <ref>{{Cite web|url=https://www.youtube.com/watch?v=qb2R0rL4OHQ|title=Julian Miller - Tutorial: Cartesian Genetic Programming}}</ref> बताता है कि सीजीपी कैसे काम करता है। उन्होंने कार्टेशियन जेनेटिक प्रोग्रामिंग नामक पुस्तक का संपादन किया था।<ref>{{Cite book|date=2011|editor-last=Miller|editor-first=Julian F.|title=कार्टेशियन जेनेटिक प्रोग्रामिंग|journal=Natural Computing Series|language=en-gb|doi=10.1007/978-3-642-17310-3|issn=1619-7127|isbn=978-3-642-17309-7|citeseerx=10.1.1.8.3777}}</ref> [[स्प्रिंगर साइंस+बिजनेस मीडिया]] द्वारा 2011 में प्रकाशित की थी। | |||
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कार्टेशियन जेनेटिक प्रोग्रामिंग जेनेटिक प्रोग्रामिंग का रूप है जो कंप्यूटर प्रोग्राम को एनकोड करने के लिए ग्राफ प्रतिनिधित्व का उपयोग करता है। यह 1997 में जूलियन एफ. मिलर और पीटर थॉमसन द्वारा विकसित डिजिटल परिपथ विकसित करने की विधि से विकसित हुआ था।[1] 'कार्टेशियन जेनेटिक प्रोग्रामिंग' शब्द पहली बार 1999 में सामने आया था [2] और 2000 में जेनेटिक प्रोग्रामिंग के सामान्य रूप के रूप में प्रस्तावित किया गया था।[3] इसे 'कार्टेशियन समन्वय प्रणाली' कहा जाता है क्योंकि यह नोड (कंप्यूटर विज्ञान) के द्वि-आयामी ग्रिड का उपयोग करके प्रोग्राम का प्रतिनिधित्व करता है।[4]
मिलर का मुख्य वक्ता [5] बताता है कि सीजीपी कैसे काम करता है। उन्होंने कार्टेशियन जेनेटिक प्रोग्रामिंग नामक पुस्तक का संपादन किया था।[6] स्प्रिंगर साइंस+बिजनेस मीडिया द्वारा 2011 में प्रकाशित की थी।
ओपन सोर्स प्रोजेक्ट डीसीजीपी [7] डेरियो इज़ो, फ्रांसेस्को बिस्कानी और एलेसियो मेरेटा द्वारा यूरोपीय अंतरिक्ष एजेंसी में विकसित सीजीपी के अलग संस्करण को प्रयुक्त करता है। [8] प्रतीकात्मक प्रतिगमन कार्यों तक पहुंचने में सक्षम, विभेदक समीकरणों का समाधान खोजना होता है, गतिशील प्रणालियों के प्रमुख अभिन्न भाग खोजा था, चर टोपोलॉजी कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क का प्रतिनिधित्व करता है।
यह भी देखें
- जेनेटिक प्रोग्रामिंग
- जीन अभिव्यक्ति प्रोग्रामिंग
- व्याकरणिक विकास
- रैखिक जेनेटिक प्रोग्रामिंग
- मल्टी एक्सप्रेशन प्रोग्रामिंग
संदर्भ
- ↑ Miller, J.F., Thomson, P., Fogarty, T.C.: Designing Electronic Circuits Using Evolutionary Algorithms: Arithmetic Circuits: A Case Study. In: D. Quagliarella, J. Periaux, C. Poloni, G. Winter (eds.) Genetic Algorithms and Evolution Strategies in Engineering and Computer Science: Recent Advancements and Industrial Applications, pp. 105–131. Wiley (1998)
- ↑ Miller, J.F.: An Empirical Study of the Efficiency of Learning Boolean Functions using a Cartesian Genetic Programming Approach. In: Proc. Genetic and Evolutionary Computation Conference, pp. 1135–1142. Morgan Kaufmann (1999)
- ↑ Miller, J.F., Thomson, P.: Cartesian Genetic Programming. In: Proc. European Conference on Genetic Programming, LNCS, vol. 1802, pp. 121–132. Springer (2000)
- ↑ S. Sumathi; T. Hamsapriya; P. Surekha (15 May 2008). Evolutionary Intelligence: An Introduction to Theory and Applications with Matlab. Springer Science & Business Media. pp. 201–. ISBN 978-3-540-75382-7.
- ↑ "Julian Miller - Tutorial: Cartesian Genetic Programming".
- ↑ Miller, Julian F., ed. (2011). कार्टेशियन जेनेटिक प्रोग्रामिंग. CiteSeerX 10.1.1.8.3777. doi:10.1007/978-3-642-17310-3. ISBN 978-3-642-17309-7. ISSN 1619-7127.
{{cite book}}:|journal=ignored (help) - ↑ "dCGP v1.5". github.com. Retrieved 2018-08-02.
- ↑ Izzo, D. and Biscani, F. and Mereta, A.: Differentiable Genetic Programming. In: Proc. European Conference on Genetic Programming, LNCS, vol. 10196, pp. 35–51. Springer (2017)
