| rdfs:comment
| - البرمجة الجينية في مجال الذكاء الاصطناعي: البرمجة الجينية (GP) هي تقنية حيث يتم ترميز برامج الكمبيوتر على أنها مجموعة من الجينات التي يتم تعديلها بعد ذلك (تطور) باستخدام خوارزمية تطورية (غالبا ما تكون الخوارزمية الجينية - "GA"). والنتيجة هي برنامج كمبيوتر قادر على أداء جيد في مهمة محددة مسبقا. كثيرا ما يتم الخلط باعتبار كون البرمجة الجينية كنوع أو كتطبيق للخوارزميات الوراثية للمسائل حيث يكون كل فرد هو برنامج كمبيوتر. الطريقة المستخدمة لترميز برنامج كمبيوتري يكون باستخدام كروموسوم اصطناعي، وتتم عملية تقييم صلاحيته فيما يتعلق بمهمة محددة مسبقا وهذا هو الموضوع المركزي في تقنية البرمجة الجينية والتي لا تزال موضع بحث نشط. (ar)
- La programmation génétique est une méthode automatique inspirée par le mécanisme de la sélection naturelle tel qu'il a été établi par Charles Darwin pour expliquer l'adaptation plus ou moins optimale des organismes à leur milieu. Elle a pour but de trouver par approximations successives des programmes répondant au mieux à une tâche donnée. (fr)
- En la inteligencia artificial, la programación genética (GP, de sus siglas en inglés: Genetic Programming) es una metodología basada en los algoritmos evolutivos e inspirada en la evolución biológica para desarrollar automáticamente programas de computadoras que realicen una tarea definida por el usuario. Es una especialización de los algoritmos genéticos (GA, de sus siglas en inglés: Genetic Algorithms) donde cada individuo es un programa de computadora. Es una técnica de aprendizaje automático utilizada para optimizar una población de programas de acuerdo a una (en inglés: fitness function) que evalúa la capacidad de cada programa para llevar a cabo la tarea en cuestión. (es)
- 遺伝的プログラミング（いでんてきプログラミング、英: Genetic Programming, GP）は、メタヒューリスティックなアルゴリズムである遺伝的アルゴリズムを拡張したもので、進化的アルゴリズムの四つの主要な方法論の内の一つでもある。 (ja)
- 유전 프로그래밍(Genetic programming)은 사용자가 원하는 작업을 수행하는 컴퓨터 프로그램을 찾아내는 방법이다. 생물학적 진화를 통해 착안한 알고리즘으로, 유전 알고리즘의 확장된 형태이고 기본적인 특성은 기존 유전 알고리즘 방식과 흡사하다. 하지만 간단한 명령어 집합을 이용하는 특성 때문에 개개의 결과물은 작은 하나의 컴퓨터 프로그램이 되어 기존 방식에 비해 복잡한 계산도 수행 가능한 것이 큰 장점이다. (ko)
- La programmazione genetica, dall'inglese genetic programming (GP), è una metodologia di programmazione automatizzata, ispirata dall'evoluzione biologica, per scoprire programmi informatici che svolgano in maniera ottimale un determinato compito. È una particolare tecnica di apprendimento automatico che usa un algoritmo evolutivo per ottimizzare una popolazione di programmi di computer secondo un determinato dall'abilità del programma di arrivare a un risultato computazionalmente valido (ovvero di saper svolgere il compito dato). (it)
- Genetisk programmering är en teknik där maskiner kan programmera sig själva genom en form av trial and error. Metoden används till exempel för programmering av artificiell intelligens i robotar och datorer, bildtolkning samt för att hitta mönster i stora datamängder (informationsutvinning). (sv)
- Генети́чне програмува́ння (ГП) — підхід у штучному інтелекті до створення алгоритмів, натхнених еволюцією біологічних видів, щоб знайти програму, яка якнайкраще буде виконувати поставленні завдання. ГП являє собою набір інструкцій програми з функціями допасованості (англ. fitness function), які характеризують, наскільки добре дана програма справилась із завданням. ГП є одним з випадків генетичних алгоритмів, де "індивідом" є комп'ютерна програма, яка буде піддаватись мутаціям. У машинному навчанні цю техніку використовують, щоб оптимізувати покоління комп'ютерних програм відповідно до адаптивного ландшафту визначеного з даних того, як добре програми виконують обчислювальне завдання. (uk)
- La programació genètica (GP per les sigles de l'anglès Genetic programming) és una metodologia automatitzada inspirada per l'evolució biològica per trobar programes informàtics que millor realitzen una tasca definida per l'usuari. És per això una tècnica d'aprenentatge de màquines particular que utilitza un per optimitzar una població de programes informàtics segons un paisatge d'adequació determinat per l'habilitat d'un programa per realitzar una tasca computacional donada. El primer a informar sobre els experiments amb GP van ser Stephen F. Smith (1980) i Nichael L. Cramer Arxivat 2005-12-03 a Wayback Machine. (1985), tal com es va descriure al famós llibre Genetic Programming: On the Programming of Computers by Means of Natural Selection ("Programació genètica: Sobre la programació de (ca)
- In artificial intelligence, genetic programming (GP) is a technique of evolving programs, starting from a population of unfit (usually random) programs, fit for a particular task by applying operations analogous to natural genetic processes to the population of programs. (en)
- Programowanie genetyczne, GP (ang. genetic programming) – zautomatyzowana metoda mająca na celu tworzenie programów komputerowych w oparciu o ogólną definicję problemu. Innymi słowy programowanie genetyczne pozwala, w oparciu o wysokopoziomową definicję mówiącą co ma być zrobione, automatycznie stworzyć program, który owo zagadnienie rozwiąże. (pl)
- Генетическое программирование — автоматическое создание или изменение программ с помощью генетических алгоритмов, развитие парадигмы эволюционного программирования. С помощью этой методологии «выращиваются» программы, всё лучше и лучше (в соответствии с определённой функцией приспособленности для «хромосом») решающие поставленную вычислительную задачу. Способы кодирования можно разделить на два класса: (ru)
- Programação genética é uma técnica automática de programação que propicia a evolução de programas de computadores que resolvem (ou aproximadamente resolvem) problemas. Ela manipula soluções corretas e incorretas, encoraja inconsistências e abordagens contraditórias, não apresenta uma variabilidade dinâmica lógica, é predominantemente probabilística, produz soluções não-parcimoniosas e não apresenta um critério de terminação claramente definido.
* linguagem original da programação genética: LISP
* linguagem mais utilizada nas aplicações recentes: C (pt)
- 遗传编程或称基因编程，簡稱GP，是一种从生物演化过程得到灵感的自动化生成和选择计算机程序来完成用户定义的任务的技术。从理论上讲，人类用遗传编程只需要告诉计算机“需要完成什么”，而不用告诉它“如何去完成”，最终可能实现真正意义上的人工智能：自动化的发明机器。 遗传编程是一种特殊的利用进化算法的机器学习技术，它开始于一群由随机生成的千百万个计算机程序组成的“人群”，然后根据一个程序完成给定的任务的能力来确定某个程序的，应用达尔文的自然选择（适者生存）确定胜出的程序，计算机程序间也模拟两性组合，变异，基因复制，基因删除等代代进化，直到达到预先确定的某个终止条件为止。 遗传编程的首批试验由斯蒂芬·史密斯 （页面存档备份，存于互联网档案馆）（1980年）和Nichael·克拉姆（1985年）发表。约翰·Koza（1992年）也写了一本著名的书，《遗传编程：用自然选择让计算机编程》(ISBN 9780262111706)，来介绍遗传编程。 在90年代，人们普遍认为为遗传编程发展一个理论十分困难，GP在各种中也处于劣势。2000年后，GP的理论取得重大发展，建立确切的GP概率模型和马尔可夫链模型已成为可能。遗传编程比遗传算法适用的范围更广（实际上包含了遗传算法） 除了生成计算机程序，遗传编程也被用与产生。 (zh)
|
![[RDF Data]](/fct/images/sw-rdf-blue.png)
![[cxml]](/fct/images/cxml_doc.png)
![[csv]](/fct/images/csv_doc.png)
![[text]](/fct/images/ntriples_doc.png)
![[turtle]](/fct/images/n3turtle_doc.png)
![[ld+json]](/fct/images/jsonld_doc.png)
![[rdf+json]](/fct/images/json_doc.png)
![[rdf+xml]](/fct/images/xml_doc.png)
![[atom+xml]](/fct/images/atom_doc.png)
![[html]](/fct/images/html_doc.png)