Foundations of Genetic Programming [Hardcover]

al  algorithms  ant  arguments  average  between  binary  bloat  blocks  building  case  change  chapter  code  components  consider  contain  crossover  definition  depth  different  distribution  does  effective  effects  equation  exact  example  fig  figure  first  fitness  function  ga  generation  genetic  give  given  gp  however  ii  ill  individuals  inputs  landscape  langdon  large  length  level  limit  lower  may  mean  next  nodes  number  operators  order  page  parent  part  point  poli  population  possible  probability  problem  programming  programs  proportion  random  represent  results  root  runs  schema  schemata  search  section  see  selection  set  shape  shown  shows  since  size  solutions  space  standard  state  subtree  theorem  theory  therefore  trees  two  use  used  value