TAILIEUCHUNG - EURASIP Journal on Applied Signal Processing 2003:8, 733–739 c 2003 Hindawi Publishing

EURASIP Journal on Applied Signal Processing 2003:8, 733–739 c 2003 Hindawi Publishing Corporation Editorial Riccardo Poli Department of Computer Science, University of Essex, Wivenhoe Park, Colchester, CO4 3SQ, UK Email: rpoli@ Stefano Cagnoni Department of Computer Engineering, University of Parma, 43100 Parma, Italy Email: cagnoni@ 1. INTRODUCTION Darwinian evolution is probably the most intriguing and powerful mechanism of nature mankind has ever discovered. Its power is evident in the impressive level of adaptation reached by all species of animals and plants in nature. It is intriguing because despite its simplicity and randomness, it produces incredible complexity in a way that appears to be very directed, almost purposeful. Like. | EURASIP Journal on Applied Signal Processing 2003 8 733-739 2003 Hindawi Publishing Corporation Editorial Riccardo Poli Department of Computer Science University of Essex Wivenhoe Park Colchester CO4 3SQ UK Email rpoli@ Stefano Cagnoni Department of Computer Engineering University of Parma 43100 Parma Italy Email cagnoni@ 1. INTRODUCTION Darwinian evolution is probably the most intriguing and powerful mechanism of nature mankind has ever discovered. Its power is evident in the impressive level of adaptation reached by all species of animals and plants in nature. It is intriguing because despite its simplicity and randomness it produces incredible complexity in a way that appears to be very directed almost purposeful. Like for other powerful natural phenomena it is no surprise that several decades ago a few brilliant researchers in engineering and computer science started wondering whether they could steal the secrets behind Darwinian evolution and use them to solve problems of practical interest in a variety of application domains. Those people were pioneers of a new field which after more than 30 years from its inception is now big well established and goes under the name of genetic and evolutionary computation GEC . An almost endless number of results and applications of evolutionary algorithms have been reported in the literature showing that the ideas of these pioneers were indeed right. Nowadays evolutionary techniques can routinely solve problems in domains such as automatic design optimisation pattern recognition control and many others. Until recently however only very occasionally could one claim that GEC techniques approached the performance of human experts in these same domains particularly in the case of large scale applications and complex engineering problems. This is why initially successful applications of GEC techniques to the fields of computer vision image analysis and signal processing were few and far in between. Towards

• Báo cáo khoa học
• báo cáo khoa học
• báo cáo hóa học
• công trình nghiên cứu về hóa học
• tài liệu về hóa học
• cách trình bày báo cáo
• trình bày báo cáo
• tài liệu báo cáo khoa học
• cách trình bày báo cáo khoa học
• báo cáo khoa học sinh học
• báo cáo khoa học toán học
• luận văn mẫu
• người lính việt nam
• sau chiến tranh
• tuyển tập báo cáo khoa học
• báo cáo ngành triết học
• báo cáo ngành lịch sử
• báo cáo ngành văn học
• nghiên cứu khoa học
• báo cáo về văn học
• báo cáo triết học
• báo cáo văn học
• chuyên đề văn học
• văn học nghệ thuật
• văn học Việt NAm
• báo cáo ngành toán học
• báo cáo ngành vật lý
• báo cáo ngành chăn nuôi
• văn học Trung Hoa
• báo cáo khoa học kinh tế
• Kỷ yếu tóm tắt báo cáo khoa học
• Báo cáo khoa học y học
• Báo cáo y học
• Hội nghị khoa học tim mạch
• Báo cáo khoa học y khoa
• Tăng huyết áp
• báo cáo sinh học
• bảo tồn nguồn gen
• báo cáo ngành kỹ thuật
• Báo cáo quản lý chất thải sinh hoạt
• Báo cáo khoa học môi trường
• Báo cáo khoa học công nghệ
• Nghiên cứu khoa học về môi trường
• Đề tài nghiên cứu khoa học
• Báo cáo nghiên cứu khoa học