Aż cztery prace pracowników naszej Katedry zostały zaprezenowane na tegorocznej edycji The Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO):

1. Optimized hybrid imbalanced data sampling for decision tree training, autorstwa mgr inż. Weroniki Węgier, dr. inż. Michała Koziarskiego oraz prof. Michała Woźniaka,
2. First Improvement Hill Climber with Linkage Learning -- on Introducing Dark Gray-Box Optimization into Statistical Linkage Learning Genetic Algorithms, autorstwa prof. Michała Przewoźniczka, prof. Renato Tinós (University of São Paulo) oraz mgr. inż. Marcina Komarnickiego,
3. To slide or not to slide? Moving along fitness levels and preserving the gene subsets diversity in modern evolutionary computation, autorstwa prof. Michała Przewoźniczka oraz mgr. inż. Marcina Komarnickiego,
4. Genetic Algorithm with Linkage Learning, autorstwa prof. Renato Tinós (University of São Paulo), prof. Michała Przewoźniczka, prof. Darrell Whitley (Colorado State University) oraz Francisco Chicano (University of Málaga).

Dodatkowo, praca Incremental Recursive Ranking Grouping - A Decomposition Strategy for Additively and Nonadditively Separable Problems, autorstwa mgr. inż. Marcina Komarnickiego, prof. Michała Przewoźniczka, prof. Haliny Kwaśnickiej oraz prof. Krzysztofa Walkowiaka, zakwalifikowała się do tracku Hot-Off-the-Press. Jest to track marketingowy, na którym prezentowane są prace już opublikowane oceniane jako mające duży potencjał do zainteresowania uczestników GECCO.

Serdecznie gratulujemy wszystkim publikacji, a autorom drugiego z artykułów dodatkowo zdobycia nagrody "best paper" w GA - Genetic Algorithms. Ze wszystkimi artykułami zapoznać się można w proceedingsach pokonferencyjnych.