비행기로 이동하는 시간까지 포함하여 총 7박 8일이 걸린 여행이었다. 17일 영국 버밍햄에 가기 위해 사용한 시간은 약 16시간, 인천 국제 공항에서 파리로 가는데 12시간 반, 거기서 약 2시간을 머물다 영국 버밍햄으로 이동하는 데에 약 1시간 반 정도가 걸렸다. 갈 때는 해를 따라 비행하였기 때문에 낮이 길어져서 오후 1시반 비행기를 타고 16시간 이동했는데 오후 9시가 되었었다. 그나마 가는 날엔 도착해서 바로 잠을 잤기에 시차에 의한 피곤함이 적었던 것 같다. 한국으로 귀국하는 비행기는 파리에서 한국으로의 비행시간이 11시간 정도였는데 방향에 따라 비행시간이 차이가 날 수 있는 듯하다. 돌아올 땐 좀더 시베리아 북쪽을 비행하여 날아왔는데 갈 때보다 옷을 더 끼어입었는데도 불구하고 기내가 상당히 춥게 느껴졌었다.

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프랑스 상공과 파리 국제 공항

영국은 입국할 때 간단한 심사를 통해 비자를 발급해주기 때문에 따로 준비할 것이 없었지만 너무 준비가 없었다간 고생할 수도 있다. 입국 심사대에서 내가 참가하는 학회가 어떤 학회인지에 대한 설명을 요구할 때 버벅이다가 교수님의 도움을 받아야 했다. 예전에 미국의 학회 참가 때는 학회 참가에 대한 간단한 서류를 미리 준비해서 간단히 통과할 수 있었는데, 이번에는 잊고 넘어간 것이었다. 다음부턴 확실히 챙겨야 할 듯하다.

영국의 날씨는 예상대로 비가 자주 오고 쌀쌀한 편이었다. 특히 버밍햄은 런던보다도 좀더 북쪽이었기 때문에 일반적으로 잘 알려진 런던 날씨 보다도 좀더 추웠다. 다행히 오리털 코트를 준비해 갔기에 그리 고생하지는 않았다. 비는 도착한 날도 부슬비가 조금 내렸었는데 학회가 진행되는 기간 동안에도 하루에 한 두 차례는 꼭 비가 내렸다. 하늘에는 두꺼운 뭉게 구름들이 빠르게 움직이면서 해를 보였다가 흐려졌다가를 반복했고 그 와중에 무지개가 걸리기도 하였다. 비가 자주 와서 우산 들고 다니는 것이 좀 귀찮았지만 이곳 사람들은 익숙한 듯 코트를 입은 채 맞고 다녔다. 도시가 깨끗해서인지 비가 더럽다는 느낌은 아니었고, 비온 뒤에 상쾌함이 느껴지는 곳이었다.

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버밍햄 도시 풍경

영국의 도시는 전통있는 유럽의 도시답게 멋있게 잘 정비되어 있었고, 마지막날 학회 일정으로 방문했던 셰익스피어 고향은 특히나 아름다웠다. 도시 자체가 관광지였다. 하지만 파운드(약2100원 가치)를 우리나라의 천원처럼 쓰는 곳이라 물가의 압박이 심했고, 영국식 음식들은 맛있는 것이 별로 없다는 점은 부담이 되었다.

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2층 버스에서 바라본 버밍햄 풍경

PPSN 학회는 모든 세션이 튜토리얼과 포스터 발표로 구성된 학회이다. 기존의 구두 발표 방식은 많은 시간을 투자해도 많은 논문이 동시해 진행되기 때문에 접하지 못하는 경우가 많고, 쌍방향이 아닌 일방향 발표가 되는 경우가 많은데, 이를 개선하고자 하는 취지였다. 포스터 발표 시간에는 좌장이 먼저 17편의 논문에 대해 간단히 소개를 하고 나서 남은 시간동안 자유롭게 돌아다니며 관심 있는 논문의 포스터를 살펴보고 저자와 대화를 나누는 방식이었는데, 원하는 논문은 모두 살펴볼 수 있는 방식이라 매우 좋았던 것 같다. 포스터 관람 시간이 되자 마자 사방으로 퍼져서 동시에 다양한 발표가 진행되는 것이 인상적이었다. 나의 경우 처음에는 모든 포스터에 관심을 두려 하였지만 나중에는 교수님의 조언에 따라 몇몇 포스터를 좀더 잘 이해하려 노력하였다. 하지만, 부족한 영어 실력 관계로 영어 발음을 알아들을 수 없는 사람들과는 그다지 많은 대화를 나누지는 못했다. 영어 실력이 좀더 좋았다면 훨씬 많은 정보를 얻었을텐데 아쉬움이 많이 들었다.

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학회가 열린 하야트 호텔

튜토리얼은 각각 3시간 반씩 할당되어 관련된 1~3명의 사람들이 발표를 하는 방식으로 이틀동안 진행되었는데, 4개씩 동시에 진행되므로 16개 중 4개를 선택해야 했다. . 내가 참가한 튜토리얼은 아래 리스트에서 2번, 8번, 10, 16번이었다. 2번 learning classifier는 내가 잘 몰랐던 LCS(Learning Classifier System), XCS(Extended LCS), ZCS에 대한 내용을 들을 수 있었는데 배경 지식이 부족하여 가장 이해하기 어려웠다. 10. Evolutionary algorithms for optimisation에서는 정말 다양한 진화 알고리즘 및 접근 방법에 대해 배울 수 있었다. 8. John A. Bullinaria & Xin Yao: Evolving Neural Networks은 우리 연구실에서 잘 알고 있는 Xin Yao의 ansemble을 이용한 여러 최근 연구에 대해 접할 수 있었고, 16. Adrian Thompson: Evolvable hardware는 내 관심 분야인 진화 하드웨어 연구에 대한 내용을 접할 수 있었다. 대체적으로 튜토리얼 비중이 높았고 잘 구성된 학회였다고 생각한다. 그리고 3개의 keynote speech가 있었는데 Professor Mandyam Srinivasan의 Honeybee의 행동 특성에 관한 연구와 Lee Giles의 웹 검색엔진 구글 개발에 대한 내용이 인상적이었다.

포스터는 3일동안 7개의 세션에서 118편의 발표가 진행되었고, 그 중 내가 발표한 논문은 마지막 7번 째 세션이었다. 세션은 분야별로 나누지 않고 골고루 섞여서 진행이 되었는데 관심 있는 분야가 너무 한 세션에 몰리지 않도록 한 것 같았다. 포스터 세션에 포함된 논문 리스트는 아래에 별도로 첨부하였고, 메모해 놨던 부분은 빨간색으로 덧붙였다.

학회 마지막 날에는 셰익스피어의 고향인 Stratford-upon-Avon에 방문하였다. 이 곳에서는 아름답게 정비된 유럽식 마을과 잘 복원되어 있는 셰익스피어 고향집, 그리고 아름다운 정원을 구경할 수 있었다.

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정원_셰익스피어어폰아본.JPG셰익스피어어폰아본.JPG
Rotation of 셰익스피어BirthPlace.JPG
Shakespeare의 birthplace에서..



Poster Session 1

Chairman: Jim Smith
  1. LS-CMA-ES: a Second-order algorithm for Covariance Matrix Adaptation. Auger, A., Schoenauer, M. and Vanhaecke, N.
  2. The Ising Model: Simple Evolutionary Algorithms as Adaptation Schemes. Briest, P., Brockhoff, D., Degener, B., Englert, M., Gunia, C., Heering, O., Jansen, T., Leifhelm, M., Plociennik, K. and R?lin, H., Schweer, A., Sudholt, D., Tannenbaum, S.and Wegener, I .
  3. Spread of Vector Borne Diseases in a Population with Spatial Structure. Chu, D. and Rowe, J.E.
  4. Migration of Probability Models Instead of Individuals: an Alternative When Applying the Island Model to EDAs. De la Ossa, L., G?ez, J.A. and Puerta, J.M.
  5. Control of bloat in Genetic Programming by means of the Island Model. Fern?dez, F., Galeano, G., G?ez, J.A. and Guisado, J.L.
  6. Design Of An Efficient Search Algorithm For P2P Networks Using Concepts From Natural Immune Systems. Ganguly, N., Canright, G. and Deutsch, A.
  7. Intransitivity in coevolution. De Jong, E .D.
  8. Evolutionary Multi-Agent Systems. 't Hoen, P.J. and De Jong, E.D.
  9. Fast Unsupervised Clustering with Artificial Ants. Labroche, N., Guinot, C. and Venturini, G. --> Ant cluster와 Nest selection에 관한 내용
  10. A Primer on the Evolution of Equivalence Classes of Bayesian-Network Structures. Muruz?al, J. and Cotta, C.
  11. Expected Runtimes of a Simple Evolutionary Algorithm for the Multi-objective Minimum Spanning Tree Problem. Neumann, F.
  12. Sequential Process Optimisation Using Genetic Algorithms. Oduguwa, V., Tiwari, A. and Roy, R.
  13. Behavior of Evolutionary Algorithms in Chaotically Changing Fitness Landscapes. Richter, H.
  14. Dominance Based Crossover Operator for Evolutionary Multi-objective Algorithms. Rudenko, O. and Schoenauer, M.
  15. A Neuroevolutionary Approach to Emergent Task Decomposition. Thangavelautham, J and D'Eleuterio, G.M.T.
  16. Recognizing Speed Limit Sign Numbers by Evolvable Hardware. Torresen, J., Bakke, J.W. and Sekanina, L. --> 부분학습과 랜덤성을 이용한 하드웨어 성능 개선

Poster Session 2

Chairman: Edmund Burke
  1. An Artificial Immune System for Fuzzy-Rule Induction in Data Mining. Alves, R.T., Delgado, M.R., Lopes, H.S. and Freitas, A.A.
  2. Forecasting Time Series by means of Evolutionary Algorithms. Arco-Calder?, C. Luque del, Vinuela, P. Isasi , Castro, J. and Hern?dez C.
  3. Learning Probabilistic Tree Grammars for Genetic Programming. Bosman, P.A.N. and De Jong, E.D.
  4. Evolutionary Continuous Optimization by Distribution Estimation with Variational Bayesian Independent Component Analyzers Mixture Model. Cho, D.-Y. and Zhang, B.-T.
  5. Robustness in the long run: Auto-teaching vs Anticipation in Evolutionary Robotics. Godzik, N., Schoenauer, M. and Sebag, M.
  6. Evaluating the CMA Evolution Strategy on Multimodal Test Functions. Hansen, N. and Kern, S.
  7. Bridging the Gap Between Theory and Practice. Jansen, T. and Wiegand, R.P.
  8. Ensemble Learning with Evolutionary Computation: Application to Feature Ranking. Jong, K., Marchiori, E. and Sebag, M .
  9. Credit Assignment among Neurons in Co-evolving Populations. Khare, V.R., Yao, X. and Sendhoff, B.
  10. SPEA2+: Improving the Performance of the Strength Pareto Evolutionary Algorithm 2. Kim, M., Hiroyasu, T., Miki, M. and Watanabe, S.
  11. Exploring the Evolutionary Details of a Feasible-Infeasible Two-Population GA in the Context of Constrained Optimization. Kimbrough, S.O., Lu, M. and Wood, H.D.
  12. Evolving Genetic Regulatory Networks for Hardware Fault Tolerance. Koopman, A. and Roggen, D.
  13. An Evolutionary Approach to Modeling Radial Brightness Distributions in Elliptical Galaxies. Li, J., Yao, X., Frayn, C., Khosroshahi, H.G. and Raychaudhury, S.
  14. The Infection Algorithm: An Artificial Epidemic Approach for Dense Stereo Matching. Olag?, G., Fern?dez, F., P?ez, C.B. and Lutton, E.
  15. Multi-Objective Optimization of a Composite Material Spring Design Using an Evolutionary Algorithm. Ratle, F., Lecarpentier B., Labib, R. and Trochu, F.
  16. Expected rates of building block discovery, retention and combination under 1-point and uniform crossover. Skinner, C. and Riddle, P. --> 내 종분화 논문에서 uniform crossover와 1 point crossover를 섞었던 이유를 잘 설명한 논문
  17. An Analysis of the Effectiveness of Multi-parent Crossover. Ting, C.-K.  --> Multi-parent Crossover를 이용한 경우 얻을 수 있는 장점과 단점을 분석한 논문, 16번의 uniform crossover와 비슷한 맥락, 부모를 많이 가질수록 빌딩블럭의 재구성이 빨라지기 때문에 진화에 좀더 유리해질 수 있음, 향 후 내 논문에 적용해보고 결과를 보내주기로 함.

Poster Session 3

Chairman: JJ Merelo

  1. An Inexpensive Cognitive Approach for Bi-Objective Optimization Using Bliss Points and Interaction. Abbass, H.A.
  2. On the Quality Gain of (1, λ)-ES under Fitness Noise. Beyer, H.-G. and Meyer-Nieberg, S.
  3. Sequential Sampling in Noisy Environments. Branke, J. and Schmidt, C.
  4. Experimental Supplements to the Theoretical Analysis of EAs on Problems from Combinatorial Optimization. Briest, P., Brockhoff, D., Degener, B., Englert, M., Gunia, C., Heering, O., Jansen, T., Leifhelm, M., Plociennik, K. and R?lin, H., Schweer, A., Sudholt, D., Tannenbaum, S. and Wegener, I .
  5. A Hybrid GRASP -- Evolutionary Algorithm Approach to Golomb Ruler Search. Cotta, C. and Fern?dez, A.
  6. A Novel Ant Algorithm for Solving the Minimum Broadcast Time Problem. Hasson, Y. and Sipper, M.
  7. Evolutionary Multiobjective Knowledge Extraction for High-Dimensional Pattern Classification Problems. Ishibuchi, H. and Namba, S.
  8. Hierarchical Genetic Algorithms. De Jong, E.D., Thierens, D. and Watson, R.A.
  9. The Application of Bayesian Optimization and Classifier Systems in Nurse Scheduling. Li, J. and Aickelin, U.
  10. Natural Policy Gradient Reinforcement Learning for a CPG Control of a Biped Robot. Nakamura, Y., Mori, T. and Ishii, S.
  11. A Novel Method of Searching the Microarray Data for the Best Gene Subsets by Using a Genetic Algorithm. Ni, B. and Liu, J.
  12. A Mixed Bayesian Optimization Algorithm with variance adaptation. Ocenasek, J., Kern, S., Hansen, N.and Koumoutsakos, P.
  13. Coupling of Evolution and Learning to Optimize a Hierarchical Object Recognition Model. Schneider, G., Wersing, H., Sendhoff, B. and K?/i>rner, E.
  14. Using Genetic Programming for Feature Creation with a Genetic Algorithm Feature Selector. Smith, M.G. and Bull, L.
  15. A Simple Two-Module Problem to Exemplify Building-Block Assembly Under Crossover. Watson, R.A.
  16. Spatial Embedding and Loss of Gradient in Cooperative Coevolutionary Algorithms. Wiegand, R.P. and Sarma, J.
  17. Indicator-Based Selection in Multiobjective Search. Zitzler, E. and K?/i>nzli, S.

Poster Session 4

Chairman: Jon Rowe
  1. A Simple Payoff-based Learning Classifier System. Bull, L.
  2. AntHocNet: an Ant-Based Hybrid Routing Algorithm for Mobile Ad Hoc Networks. Di Caro, G., Ducatelle, F. and Gambardella, L.M.
  3. A Scatter Search Algorithm for the 3D Image Registration Problem. Cord?, O., Damas, S. and Santamr?, J.
  4. On the use of a non-redundant encoding for learning Bayesian networks from data with a GA. Van Dijk, S. and Thierens, D. --> 중복 그래프 개념만 배제한 논문
  5. Comparison of Steady-State and Generational Evolution Strategies for Parallel Architectures. Enache, R., Sendhoff, B. Olhofer, M. and Hasenj?er, M.
  6. Evolutionary Multiobjective Clustering. Handl, J. and Knowles, J. --> 멀티 오브젝트에 클러스터에 대한 만족도를 적용, crossover는 사용하지 않음, 초기화 및 g-mutation 사용
  7. Designing Multiple-Use Primer Set for Multiplex PCR by Using Compact Gas. Huang, Y.-C., Chuang, H.-Y., Tsai, H.-K., Chang, C.-F. and Kao, C.-Y.
  8. Self-Organizing Neural Grove: Efficient Multiple Classifier System Using Pruned Self-Generating Neural Trees. Inoue, H. and Narihisa, H.
  9. An Approach to Evolutionary Robotics Using a Genetic Algorithm with a Variable Mutation Rate Strategy. Katada, Y., Ohkura, K.and Ueda, K.
  10. Analyzing Sensor States and Internal States in the Tartarus Problem with Tree State Machines. Kim, D.
  11. Multi-objective Optimisation by Co-operative Co-evolution. Maneeratana, K., Boonlong, K. and Chaiyaratana, N.
  12. On Test Functions for Evolutionary Multi-Objective Optimization. Okabe, T., Jin, Y., Olhofer, M. and Sendhoff, B.
  13. A Visual Demonstration of Convergence Properties of Cooperative Coevolution. Panait, L., Wiegand, P.R. and Luke, S.
  14. Optimization via Parameter Mapping with Genetic Programming. Pujol, J.C.F. and Poli, R.
  15. Robust Parallel Genetic Algorithms with Re-Initialisation. Sekaj, I.
  16. A Powerful New Encoding for Tree-Based Combinatorial Optimisation Problems. Soak, S.-M., Corne, D. and Ahn, B.-H. --> Minimum Spanning Tree에 관한 논문
  17. Statistical Racing Techniques for Improved Empirical Evaluation of Evolutionary Algorithms. Yuan, B. and Gallagher, M. --> 기존에 존재하는 Racing Game과 자동 운전 시스템 이용, 자동차의 셋팅과 몇가지 파라미터들을 진화의 대상으로 함

Poster Session 5

Co-Chairs: Dirk Thierens and Larry Bull
  1. Lookahead and Latent Learning in a Simple Accuracy-based Classifier System. Bull, L.
  2. Knowledge Extraction and Problem Structure Identification in XCS. Butz, M.V., Lanzi, P. L. and Llor? X. and Goldberg, D.E.
  3. Web Page Classification with an Ant Colony Algorithm. Holden, N. and Freitas, A.A.
  4. Search Space Features Underlying the Performance of Stochastic Local Search Algorithms for MAX-SAT. Hoos, H.H., Smyth, K. and St?zle, T.
  5. Multi-objective Parallel Tabu Search. Jaeggi, D., Asselin-Miller, C., Parks, G., Kipouros, T., Bell, T. and Clarkson, J.
  6. An Evolutionary Algorithm for the Maximum Weight Trace Formulation of the Multiple Sequence Alignment Problem. Koller, G. and Raidl, G.R.
  7. Evolving Dynamics in an Artificial Regulatory Network Model. Kuo, P.D., Leier, A. and Banzhaf, W.
  8. A Novel Programmable Molecular Computing Method Based on Signaling Pathways Regulated by Rho-GTPases in Living MDCK Epithelial Mammalian Cells. Liu, J.-Q. and Shimohara, K.
  9. Adaptive Weighted Particle Swarm Optimisation for Multi-objective Optimal Design of Alloy Steels. Mahfouf, M. and Chen, M.-Y. and Linkens, D.A.
  10. Conference Paper Assignment Using a Combined Greedy/Evolutionary Algorithm. Merelo-Guerv?, J.J. and Castillo-Valdivieso, P.
  11. Distribution Tree-Building Real-valued Evolutionary Algorithm. Povs?, P.
  12. On the Importance of Information Speed in Structured Populations. Preuss, M. and Lasarczyk, C.
  13. Cooperative Coevolution of Image Feature Construction and Object Detection. Roberts, M.E. and Claridge, E.
  14. Improving Evolutionary Algorithms with Multi-representation Island Models. Skolicki, Z. and De Jong, K.D.
  15. Evolving the 밊eeling?of Time Through Sensory-Motor Coordination: A Robot Based Model. Tuci, E., Trianni, V. and Dorigo, M.
  16. Dynamic Routing Problems with Fruitful Regions: Models and Evolutionary Computation. Van Hemert, J.I. and La Poutr? J.A.
  17. Optimising the Performance of a Formula One Car using a Genetic Algorithm. Wloch, K. and Bentley, P.

Poster Session 6

Chairman: A. E. Eiben
  1. Speeding-up Pittsburgh Learning Classifier Systems: Modeling Time and Accuracy. Bacardit, J., Goldberg, D.E., Butz, M.V. and Llor? X. and Garrell, J.M.
  2. Fitness distributions and GA hardness. Borenstein, Y. and Poli, R. --> 논란이 많았던 논문, 해공간에 대한 지식이 없는 경우에 오히려 GA가 유리하고 해공간의 형태를 알 경우에는 Random approach가 유리하다는 결과를 제시한 논문, 논문 열심히 보면서 질문도 해보았지만 원인은 아직 파악 못함. GA의 성능에 대한 문제 제기 논문
  3. Detecting and Pruning Introns for Faster Decision Tree Evolution. Eggermont, J., Kok, J.N. and Kosters, W.A.
  4. Saving Resources with Plagues in Genetic Algorithms. Fern?dez de Vega, A F., Cant?Paz, E., L?ez, J.I. and Manzano, T.
  5. Group Transport of an Object to a Target that Only Some Group Members May Sense. Gro b , R. and Dorigo, M.
  6. A Self-Adaptive Neural Learning Classifier System with Constructivism for Mobile Robot Control. Hurst, J. and Bull, L. --> ZCS와 NCS에 관한 논문
  7. Robust Inferential Sensors based on Ensemble of Predictors generated by Genetic Programming. Jordaan, E., Kordon, A., Chiang, L. and Smits, G.
  8. Evolution of Voronoi-based Fuzzy Controllers. Kavka, C. and Schoenauer, M. --> Voronoi 표현 기법을 이용
  9. An Extension of Generalized Differential Evolution for Multi-Objective Optimization with Constraints. Kukkonen, S. and Lampinen, J.
  10. Empirical Investigations on Parallelized Linkage Identification. Munetomo, M., Murao, N. and Akama, K.
  11. Topology-Oriented Design of Analog Circuits Based on Evolutionary Graph Generation. Natsui, M., Homma, N., Aoki, T. and Higuchi, T.
  12. Evaluation of Adaptive Nature Inspired Task Allocation Against Alternate Decentralised Multiagent Strategies. Price, R. and Tino, P. --> 좌장이 가장 PPSN 적인 스티일의 논문이라 소개함
  13. An Evolutionary Algorithm for Column Generation in Integer Programming: an Effective Approach for 2D Bin Packing. Puchinger, J. and Raidl, G.R.
  14. An Improved Evaluation Function for the Bandwidth Minimization Problem. Rodriguez-Tello, E., Hao J.-K. and Torres-Jimenez, J.
  15. Multi-cellular Development: Is There Scalability and Robustness to Gain?. Roggen, D. and Federici, D. --> Best Paper Award
  16. Phase transition properties of clustered travelling salesman problem instances generated with evolutionary computation. Van Hemert, J.I. and Urquhart, N.B.
  17. Evolutionary Bi-objective Controlled Elevator Group Regulates Passenger Service Level and Minimises Energy Consumption. Tyni, T. and Ylinen, J.

Poster Session 7

Chairman: Jose A. Lozano
  1. Metaheuristics for the Vehicle Routing Problem with Stochastic Demands. Bianchi, L., Birattari, M., Chiarandini, M., Manfrin, M., Mastrolilli, M., Paquete, L., Rossi-Doria, O. and Schiavinotto, T.
  2. Finding Knees in Multi-objective Optimization. Branke, J., Deb, K. Dierolf, H. and Osswald, M.
  3. Hawks, Doves and Lifetime Reproductive Success. Hingston, P. and Barone, L.
  4. Evolutionary Algorithms with on-the-fly Population Size Adjustment. Eiben, A.E., Marchiori, E. and Valk? V.A.
  5. Oneric Processing Utilising the Anticipatory Classifier System. Holley, J.C., Pipe, A.G. and Carse, B.
  6. Searching Transcriptional Modules Using Evolutionary Algorithms. Joung, J.-G., Oh, S.J. and Zhang, B.-T.
  7. Translating the Dances of Honeybees into Resource Location. Kim, D. --> 독일의 Max plank Institute for Human Cognitive & Brain Science 연구소에 있는 한국인 김대은씨의 논문, 꿀벌의 댄스의 의미를 가정한 뒤 이를 로봇으로 재현하고 이를 본 꿀벌들이 의도한대로 행동하는지를 연구한 논문
  8. A Reduced Markov Model of GAs without the Exact Transition Matrix. Moey, C.C.J. and Rowe, J.
  9. The EAX algorithm considering diversity loss. Nagata, Y.
  10. A Swarm Intelligence Based VLSI Multiplication-and-Add Scheme. Pani, D. and Raffo, L.
  11. Optimising Cancer Chemotherapy Using Particle Swarm Optimisation and Genetic Algorithms. Petrovski, A., Sudha, B. and McCall, J.
  12. Estimating the Number of Solutions for SAT Problems. Reeves, C.R. and Aupetit-B?aidouni, M.
  13. Constrained Evolutionary Optimization by Approximate Ranking and Surrogate Models. Runarsson, T.P.
  14. Evolution of Small-World Networks of Automata for Computation. Tomassini, M., Giacobini, M. and Darabos, C.
  15. Partially Evaluated Genetic Algorithm based on Fuzzy c-Means Algorithm. Yoo, S.-H. and Cho, S.-B.
  16. AgentP Model: Learning Classifier System with Associative Perception. Zatuchna, Z.V.
  17. A High Performance Multi-objective Evolutionary Algorithm Based on the Principles of Thermodynamics. Zou, X., Liu, M. and He, J.