Lanzi / Stolzmann / Wilson | Advances in Learning Classifier Systems | E-Book | sack.de
E-Book

E-Book, Englisch, 236 Seiten, eBook

Reihe: Lecture Notes in Artificial Intelligence

Lanzi / Stolzmann / Wilson Advances in Learning Classifier Systems

4th International Workshop, IWLCS 2001, San Francisco, CA, USA, July 7-8, 2001. Revised Papers
2002
ISBN: 978-3-540-48104-1
Verlag: Springer
Format: PDF
Kopierschutz: 1 - PDF Watermark

4th International Workshop, IWLCS 2001, San Francisco, CA, USA, July 7-8, 2001. Revised Papers

E-Book, Englisch, 236 Seiten, eBook

Reihe: Lecture Notes in Artificial Intelligence

ISBN: 978-3-540-48104-1
Verlag: Springer
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Zielgruppe


Research

Weitere Infos & Material


Theory.- Biasing Exploration in an Anticipatory Learning Classifier System.- An Incremental Multiplexer Problem and Its Uses in Classifier System Research.- A Minimal Model of Communication for a Multi-agent Classifier System.- A Representation for Accuracy-Based Assessment of Classifier System Prediction Performance.- A Self-Adaptive XCS.- Two Views of Classifier Systems.- Social Simulation Using a Multi-agent Model Based on Classifier Systems: The Emergence of Vacillating Behaviour in the “El Farol” Bar Problem.- Applications.- XCS and GALE: A Comparative Study of Two Learning Classifier Systems on Data Mining.- A Preliminary Investigation of Modified XCS as a Generic Data Mining Tool.- Explorations in LCS Models of Stock Trading.- On-Line Approach for Loss Reduction in Electric Power Distribution Networks Using Learning Classifier Systems.- Compact Rulesets from XCSI.- An Algorithmic Description of ACS2.



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