17486. Larranaga P., Lozano J. A. Estimation of distribution algorithms: A newtool for evolutionary computation. Kluwer Academic Publishers. Boston,2002.87. Levy S. Artificial Life: The Quest for a New Creation. NY: Pantheon,1992.88. Lucas S., Reynolds J. Learning DFA: Evolution versus Evidence DrivenState Merging / The 2003 Congress on Evolutionary Computation(CEC '03). Vol. 1, pp. 351 – 358.89. Lucas S., Reynolds J. Learning Deterministic Finite Automata with aSmart State Labeling Algorithm // IEEE Transactions on Pattern Analysisand Machine Intelligence. 2005. Vol. 27. № 7, pp. 1063 – 1074.90. Lucas S. Evolving Finite-State Transducers: Some Initial Explorations.Lecture Notes in Computer Science. Springer Berlin / Heidelberg. Volume2610/2003, pp. 241 – 257. http://www.springerlink.com/content/41a34vg70fp1hltb/91. Mancoridis S., Mitchell B. S., Rorres C., Chen Y., Gansner E. R. UsingAutomatic Clustering to Produce High-Level System Organizations ofSource Code / Proceedings of the 6th International Workshop on ProgramComprehension (IWPC ’98), pp. 45 – 52.92. McMillan K. L. Symbolic model checking: an approach to the state explosionproblem. PhD thesis. SCS. Carnegie Mellon University, 1992.93. McMinn P. Search-Based Software Test Data Generation: A Survey// Software Testing, Verification and Reliability. 2004. Vol. 14.№ 2, pp. 105 – 156.94. Metropolis N., Rosenbluth A., Rosenbluth M., Teller A., Teller E. Equationof state calculations by fast computing machines. Journal of ChemicalPhysics. 1953. Vol. 21, pp. 1087 – 1092.95. Miller J. The Coevolution of Automata in the Repeated Prisoner'sDilemma. Working Paper. Santa Fe Institute. 1989 // Journal of EconomicBehavior & Organization. 1996. Vol. 29. Issue 1, pp. 87 – 112.
17596. Mitchell B. S. A Heuristic Search Approach to Solving the Software ClusteringProblem. PhD Thesis. Drexel University, Philadelphia.97. Mitchell B. S., Mancordis S. Using heuristic search techniques to extractdesign abstractions from source code / GECCO 2002: Proceedings of theGenetic and Evolutionary Computation Conference (NY, 2002),pp. 1375 – 1382.98. Mitchell M. An Introduction to Genetic Algorithms. MA: The MIT Press,1996.99. Mitchell M., Crutchfield J. P., Hraber P. T. Evolving cellular automata toperform computations. Physica D. 1993. Vol. 75, pp. 361 – 391.http://web.cecs.pdx.edu/~mm/mech-imped.pdf100. Mitchell M., Holland J., Forrest S. When Will a Genetic Outperform HillClimbing? / Advances in Neural Information Processing Systems 6. SanMateo. CA: Morgan Kaufmann, 1994.101. Moonjoo K., Viswanathan M., Ben-Abdallah H., Kannan S., Lee I.,Sokolsky O. Formally specified monitoring of temporal properties /Proceedings of the 11th Euromicro Conference on Real-Time Systems,pp. 114 – 122.102. Naidoo A., Pillay N. The Induction of Finite Transducers Using GeneticProgramming / Proceedings of the 10th European conference on Geneticprogramming, pp. 371 – 380. http://saturn.cs.unp.ac.za/~nelishiap/papers/eurogp07.pdf103. Nedjah N., Mourelle L. Mealy Finite State Machines: An EvolutionaryApproach // International Journal of Innovative Computing, Informationand Control. 2006. Vol. 2. Issue 4, pp. 789 – 806.104. Niebert P., Peled D., Pnueli A. Discriminative Model Checking. LectureNotes In Computer Science. Springer Berlin / Heidelberg. 2008. Vol.5123/2008, pp. 504 – 516.105. Nocedal J., Wright S. Numerical Optimization. 2006. Berlin, NY:Springer-Verlag.
- 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 172 and 173: 17267. Harman M. Automated Test Dat
- 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,