All
All

What are you looking for?

All
Results
Organizations

Quick search

  • Projects supported by TA ČR
  • Excellent projects
  • Projects with the highest public support
  • Current projects

Smart search

  • That is how I find a specific +word
  • That is how I leave the -word out of the results
  • “That is how I can find the whole phrase”

Machine learning methods for solution construction in evolutionary algorithms

Project goals

The neighborhood used in conventional evolutionary algorithms (EA) to create new candidate problem solutions is static and is given implicitly by the crossover and mutation operators used in the algorithm. In the field of EA, many researchers have triedto use neighborhoods able to adapt to certain areas of the search space and to cover some interactions among the features of the promising solutions. The result is the establishment of the so-called estimation of distribution algorithms (EDA) which use probabilistic models to describe the neighborhood. The model is explicitly built on the basis of promising individuals and is used to sample new candidate solutions. Somewhat different approach for the creation of probabilistic model is presented in the so-called learnable evolution model (LEM): first, a classifier distinguishing between promising and less promising solutions is created and then the description of promising solutions is turned into a probabilistic model. This project shall deepen our

Keywords

optimizationevolutionary algorithmsmachine learningpopulation diversity

Public support

  • Provider

    Czech Science Foundation

  • Programme

    Post-graduate (doctorate) grants

  • Call for proposals

    Postdoktorandské granty 8 (SGA02008GA1PD)

  • Main participants

  • Contest type

    VS - Public tender

  • Contract ID

    102/08/P094

Alternative language

  • Project name in Czech

    Metody strojového učení pro konstrukci řešení v evolučních algoritmech

  • Annotation in Czech

    V klasických evolučních algoritmech (EA) založených na křížení a mutaci je okolí, z něhož se generují nová řešení, statické a je dáno implicitně, a to právě použitými operátory. V rámci EA se již dlouho objevují snahy používat okolí, které by se bylo schopné adaptovat na jednotlivé oblasti prohledávaného prostoru a umělo by modelovat i interakce mezi jednotlivými rysy kvalitních řešení. Tyto snahy vyústily ve vznik tzv. estimation of distribution algorithms (EDA), které pro definici okolí používají explicitně vytvořené pravděpodobnostní modely, z nichž se následně vzorkují noví kandidáti na řešení optimalizační úlohy. Jiný způsob vytváření pravděpodobnostních modelů obsahují algoritmy typu learnable evolution model (LEM), které nejprve vytvářejí klasifikátor rozlišující kvalitní a méně kvalitní jedince a následně popis těch kvalitních převedou do formy pravděpodobnostního modelu. Tento projekt se zaměří na prohloubení poznatků o těchto dvou typech algoritmů, a to současně s přihlédnutím k

Scientific branches

  • R&D category

    ZV - Basic research

  • CEP classification - main branch

    JC - Computer hardware and software

  • CEP - secondary branch

    JD - Use of computers, robotics and its application

  • CEP - another secondary branch

  • 20204 - Robotics and automatic control
    20205 - Automation and control systems
    20206 - Computer hardware and architecture

Completed project evaluation

  • Provider evaluation

    U - Uspěl podle zadání (s publikovanými či patentovanými výsledky atd.)

  • Project results evaluation

         The project was aimed at using machine learning methods for solution construction in evolutionary algorithms (EAs) with real-valued representation. It studied the use of probabilistic models in the role of reproduction operatorsin the framework of estimation-of-distribution algorithms (EDAs) and the the use of classification models in the framework of the so-called learn

Solution timeline

  • Realization period - beginning

    Jan 1, 2008

  • Realization period - end

    Dec 31, 2010

  • Project status

    U - Finished project

  • Latest support payment

    Apr 16, 2010

Data delivery to CEP

  • Confidentiality

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

  • Data delivery code

    CEP11-GA0-GP-U/04:3

  • Data delivery date

    Mar 20, 2015

Finance

  • Total approved costs

    638 thou. CZK

  • Public financial support

    638 thou. CZK

  • Other public sources

    0 thou. CZK

  • Non public and foreign sources

    0 thou. CZK

Basic information

Recognised costs

638 CZK thou.

Public support

638 CZK thou.

100%


Provider

Czech Science Foundation

CEP

JC - Computer hardware and software

Solution period

01. 01. 2008 - 31. 12. 2010