Advanced Methods of Nature-Inspired Optimisation and HPC Implementation for the Real-Life Applications
Project goals
The scientific aim of the project is to design advanced evolutionary algorithms (EA) that are applicable in the up to date complex engineering optimizing and designing problems. Another objective is to adapt such algorithms for different user-defined platforms, e.g. for powerful GPU (Graphic Processing Unit) or, on the other hand, for low-power embedded systems. The project is divided into three solution phases called Work Packages (WP1-3). Within the first phase, new and hybrid evolutionary algorithms will be designed and evaluated. The implementations of HPC (High Performance Computing) and embedded systems will be realized in the second phase, where the pre-defined efficiency (computational performance, scalability, energy efficiency) will be emphasized. Within the third phase, the practical applications, referred to as the case studies consequently, will be elaborated. This final phase will prove the efficiency of the proposed algorithms and practical applicability w.r.t. the predefined real tasks. The integration objective of the project is to evolve the existing international co-operation and establish new collaboration of the research teams within BUT working on evolutionary algorithms with leading scientific institutions abroad. The aim is to present common publications containing new scientific results.
Keywords
Nature-inspired optimizationEvolutionary algorithmComputational intelligenceKey enabling technologiesInternational cooperation
Public support
Provider
Ministry of Education, Youth and Sports
Programme
INTER-EXCELLENCE
Call for proposals
INTER-EXCELLENCE 13 (SMSM2018LTC01)
Main participants
Vysoké učení technické v Brně / Fakulta strojního inženýrství
Contest type
VS - Public tender
Contract ID
MSMT-16506/2018-30
Alternative language
Project name in Czech
Pokročilé metody Nature-Inspired optimalizačních algoritmů a HPC implementace pro řešení reálných aplikací
Annotation in Czech
Vědeckým cílem projektu je navrhnout pokročilé evoluční algoritmy (EA), které budou použitelné v současných komplexních inženýrských optimalizačních a návrhových úlohách. Dalším cílem je tyto algoritmy adaptovat pro různé cílové platformy, ať už pro výkonné GPU (Graphic Processing Unit) a superpočítače nebo naopak pro nízkopříkonové vestavěné systémy. Projekt je rozdělen do tří etap řešení, resp. do tří fází řešení - tzv. pracovních balíčků (WP1 - 3). V první fázi řešení budou navrhovány nové a hybridní evoluční algoritmy, včetně jejich formálního popisu. Ve druhé fázi budou realizovány implementace HPC (High Performance Computing) a vestavěných systémů s důrazem na definovano efektivitu (výpočetní výkon, škálovatelnost, energetickou náročnost algoritmu). V třetí fázi budou řešeny praktické aplikace, v projektu dále popsané jako případové studie. Tato závěrečná část bude dobře dokladovat efektivitu navržených řešení i praktickou užitečnost v kontextu definovaných reálných problémů. Integračním cílem projektu je významně prohloubit existující mezinárodní spolupráci, popř. navázat novou spolupráci výzkumných týmů VUT v Brně zabývajících se evolučními algoritmy s relevantními předními zahraničními pracovišti a realizovat s nimi výzkum vedoucí ke společným publikacím a novým vědeckým výsledkům.
Scientific branches
R&D category
ZV - Basic research
OECD FORD - main branch
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
OECD FORD - secondary branch
20301 - Mechanical engineering
OECD FORD - another secondary branch
20205 - Automation and control systems
AF - Documentation, librarianship, work with information
BC - Theory and management systems
BD - Information theory
IN - Informatics
JD - Use of computers, robotics and its application
JR - Other machinery industry
JT - Propulsion, engines and fuels
Completed project evaluation
Provider evaluation
V - Vynikající výsledky projektu (s mezinárodním významem atd.)
Project results evaluation
The project INTER-COST LTC18053 "Advanced methods of Nature-Inspired optimization algorithms and HPC implementation for solving real applications" was solved in the period 6/2018 - 2/2020. Two teams from two faculties of the Brno University of Technology, led by prof. Sekanina team from the Faculty of Information Technology and the team of assoc. prof. Matoušek (project investigator) from the Faculty of Mechanical Engineering. During the solution, 11 publications were published in the scientific journals, of which 4 with an impact factor, 13 conference papers with WoS and/or Scopus indexing, 3 joint international articles, one software for optimization using its own HC12 / taboo algorithm, invited lectures and 3 international workshops were held at an international forum. With its scope of outputs, the project significantly exceeded the planned scope and fulfilled the objectives of the mission of the INTER-EXCELLENCE program, and the INTER-COST subprogram.
Solution timeline
Realization period - beginning
Jun 1, 2018
Realization period - end
Feb 29, 2020
Project status
U - Finished project
Latest support payment
Feb 24, 2020
Data delivery to CEP
Confidentiality
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Data delivery code
CEP21-MSM-LT-U/01:1
Data delivery date
Jun 15, 2021
Finance
Total approved costs
3,535 thou. CZK
Public financial support
3,535 thou. CZK
Other public sources
0 thou. CZK
Non public and foreign sources
0 thou. CZK
Basic information
Recognised costs
3 535 CZK thou.
Public support
3 535 CZK thou.
100%
Provider
Ministry of Education, Youth and Sports
OECD FORD
Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Solution period
01. 06. 2018 - 29. 02. 2020