17267. Harman M. Automated Test Data Generation Using Search-Based SoftwareEngineering / Proceedings of 2nd International Workshop Automationof Software Test (AST 07). IEEE CS Press, 2007, p. 2.68. Harman M., Tratt L. Pareto Optimal Search-Based Refactoring at the DesignLevel / Proceedings of 9th Annual Conference on Genetic and EvolutionaryComputation (GECCO 07). ACM Press. 2007, pp. 1106 – 1113.69. Harman M., Mansouri A., Zhang Y. Search-Based Software Engineering:A Comprehensive Analysis and Review of Trends, Techniques, and Applications.Tech. report TR-09-03. Dept. of Computer Science. King’sCollege London, 2009.70. Harman M. Why the Virtual Nature of Software Makes It Ideal forSearch-Based Optimization / Proceeding of 13th International ConferenceFundamental Approaches to Software Engineering (FASE 10). IEEE CSPress. 2010, pp. 1 – 12.71. Harman M. Software Engineering Meets Evolutionary Computation //Computer. 2011. Vol. 44. № 11, pp. 31 – 39.72. Harman M., Clark J. Metrics are fitness functions too / Proceedings of10 th International Symposium on Software Metrics. 2004, pp. 58 – 69.73. Hoffman L. Talking Model-Checking Technology // Communications ofthe ACM. 2008. V. 51. № 7, pp. 110 – 112.74. Holland J. Adaptation in Natural and Artificial Systems. University ofMichigan Press, 1975.75. Holland J. ECHO: Explorations of Evolution in a Miniature World /Proceedings of the Second Conference on Artificial Life. Redwood City.CA: Addison-Wesley, 1990.76. Holzmann G. J. The Model Checker SPIN // IEEE Transactions onsoftware engineering. 1997. Vol. 23. Issue 5, pp. 279 – 295.
17377. Horihan J., Yung-Hsiang Lu. Improving FSM evolution with progressivefitness functions / GLSVLSI '04: Proceedings of the 14th ACM GreatLakes symposium on VLSI. NY: ACM Press. 2004, pp. 123 − 126.78. Huang D. MS Thesis Preproposal: Adaptive Incremental FitnessEvaluation in Genetic Algorithms. 2005. NY: Rochester.http://www.cs.rit.edu/~dxh6185/downloads/MS_Thesis/Documents/Presentation.pdf79. Jefferson D., Collins R., Cooper C., Dyer M., Flowers M., Korf R., TaylorC., Wang A. The Genesys System: Evolution as a Theme in Artificial Life/Proceedings of Second Conference on Artificial Life. MA: Addison-Wesley. 1992, pp. 549 – 578.www.cs.ucla.edu/~dyer/Papers/AlifeTracker/Alife91Jefferson.html80. Johnson C. Genetic Programming with Fitness based on Model Checking.Lecture Notes in Computer Science. Springer Berlin / Heidelberg. 2007.Volume 4445/2007, pp. 114 – 124.81. Juillie H., Pollack J. Coevolving the «Ideal» Trainer: Application to theDiscovery of Cellular Automata Rules. 1998.http://citeseer.ist.psu.edu/16712.html82. Kennedy J., Eberhart R. C. Swarm Intelligence. Morgan Kaufmann. 2001.83. Kirsopp C., Shepperd M., Hart J. Search heuristic, case-based reasoningand software project effort prediction / GECCO 2002: Proceedings of theGenetic and Evolutionary Computation Conference. NY: 2002, pp. 1367 –1374.84. Koza J. Genetic programming. On the Programming of Computers byMeans of Natural Selection. MA: The MIT Press, 1998.85. Koza J. Genetic Evolution and Co-Evolution of Computer Programs /Proceedings of Second Conference on Artificial Life. Redwood City, CA:Addison-Wesley. 1992. pp. 603 − 629. http://citeseer.ist.psu.edu/177879.html
- Page 1 and 2:
Санкт-Петербургски
- Page 3 and 4:
32.1. МЕТОД ПОСТРОЕНИ
- Page 5 and 6:
5ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 4 ...
- Page 7 and 8:
7состоит в том, что
- Page 9 and 10:
9спуска. Так как мет
- Page 11 and 12:
11автоматического п
- Page 13 and 14:
135. Разработать инс
- Page 15 and 16:
15беспилотными лета
- Page 17 and 18:
17Публикации. По тем
- Page 19 and 20:
19ГЛАВА 1. АВТОМАТНО
- Page 21 and 22:
21входных переменны
- Page 23 and 24:
23определенных знач
- Page 25 and 26:
25воздействие со ст
- Page 27 and 28:
27Рис. 4. Внешний вид
- Page 29 and 30:
29Начальным состоян
- Page 31 and 32:
31Первый из них (мод
- Page 33 and 34:
33 F (Future) - «F p» верно,
- Page 35 and 36:
351.2. ПОИСКОВАЯ ИНЖЕ
- Page 37 and 38:
373. Применение мето
- Page 39 and 40:
39Инициализация -ге
- Page 41 and 42:
411.2.4. Генетические
- Page 43 and 44:
43Инициализация -ге
- Page 45 and 46:
451/1 1/11/11/00/10/11/00/10/01/0Р
- Page 47 and 48:
47Рис. 13. Поле с ябло
- Page 49 and 50:
49операторов скрещи
- Page 51 and 52:
51Рис. 16. Область вид
- Page 53 and 54:
53 внутренние узлы п
- Page 55 and 56:
55описании операции
- Page 57 and 58:
57производился обме
- Page 59 and 60:
59того чтобы отлича
- Page 61 and 62:
61функции переходов
- Page 63 and 64:
63В работе [89] также
- Page 65 and 66:
65обучающие наборы,
- Page 68 and 69:
68обозначена функци
- Page 70 and 71:
70темпоральных форм
- Page 72 and 73:
72генетическогокон
- Page 74 and 75:
74GeneticProgrammingwith FitnessС
- Page 76 and 77:
766. Внедрить разраб
- Page 78 and 79:
78Опишем структуру
- Page 80 and 81:
80Например, для авто
- Page 82 and 83:
82необходимо исполь
- Page 84 and 85:
84тестов, на переход
- Page 86 and 87:
86 Изменение событи
- Page 88 and 89:
88`поколения ко всем
- Page 90 and 91:
902.2. МЕТОД ВЫПОЛНЕН
- Page 92 and 93:
92режимах. Тесты, оп
- Page 94 and 95:
94Input: A, A, A, A, T, T, T, TAnsw
- Page 96 and 97:
96Input: A, A, T [!x 1 & !x 2 ],T [
- Page 98 and 99:
98T [x 1 & !x 2 ], A, A, TAnswer: z
- Page 100 and 101:
100Рис. 23. Распределе
- Page 102 and 103:
102Рис. 27. Распределе
- Page 104 and 105:
104По результатам ст
- Page 106 and 107:
106Таблица 9. Минимал
- Page 108 and 109:
108приспособленност
- Page 110 and 111:
110Отметим также, чт
- Page 112 and 113:
112Таблица 12. Тесты д
- Page 114 and 115:
114G(wasEvent(e 4 ) wasAction(z 3
- Page 116 and 117:
116G( wasAction(z 1 ) =>X[U(!wasAct
- Page 118 and 119:
1182.5.1.3. Результаты э
- Page 120 and 121:
1204. Проведено экспе
- Page 122 and 123: 122содержать тесты д
- Page 124 and 125: 124В первом случае н
- Page 126 and 127: 1263.2.2. Формат выходн
- Page 128 and 129: 128Класс Starter являет
- Page 130 and 131: 130выходные воздейс
- Page 132 and 133: 132входными парамет
- Page 134 and 135: 134Напомним, что каж
- Page 136 and 137: 136а) б)в) г)д) е)ж) з)
- Page 138 and 139: 2 (1O i138Для упрощения
- Page 140 and 141: Здесь140 i - множеств
- Page 142 and 143: 142cnt i cnt i... cnt iL1[t]i[t]u2[
- Page 144 and 145: 144ni1~Aii, j,gмаксимальн
- Page 146 and 147: 1460 -> 0 e 8 [not x 8 ] 0 0 0.0000
- Page 148 and 149: 148Отсутствие перех
- Page 150 and 151: 150ж) з)и) к)л)Рис. 37. К
- Page 152 and 153: 152Для решаемой зада
- Page 154 and 155: 154 algorithms/simple.jar - ген
- Page 156 and 157: 156Для подключения м
- Page 158 and 159: 158BRAINPlugin-Description-HTML des
- Page 160 and 161: 1604.2.2.2. Правила напи
- Page 162 and 163: 162Целью лабораторн
- Page 164 and 165: 164учебный процесс.
- Page 166 and 167: 16610. Кормен Т., Лейзе
- Page 168 and 169: 16828. Шалыто А. А. Switch-
- Page 170 and 171: 17046. Das R., Mitchell M., Crutchf
- Page 174 and 175: 17486. Larranaga P., Lozano J. A. E
- Page 176 and 177: 176106. O’Keeffe M., O’Cinneide
- Page 178 and 179: 178РЕСУРСЫ СЕТИ ИНТЕ
- Page 180 and 181: 180134. Данилов В. Р. Те
- Page 182 and 183: 182152. Царев Ф. Н., Але
- Page 184 and 185: 184162. Tsarev F., Alexandrov A., S
- Page 186 and 187: 186ПРИЛОЖЕНИЕ 1. СВИД
- Page 188 and 189: 188
- Page 190 and 191: 190состояния, в кото
- Page 192 and 193: 192T / 00A / 20A / 2H / 11H / 11T /
- Page 194 and 195: 194«родительских» о
- Page 196: 196Из графика видно,