All

What are you looking for?

All
Projects
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”

Maintaining Diversity in Population of Evolved Models

The result's identifiers

  • Result code in IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F06%3A03128798" target="_blank" >RIV/68407700:21230/06:03128798 - isvavai.cz</a>

  • Result on the web

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternative languages

  • Result language

    angličtina

  • Original language name

    Maintaining Diversity in Population of Evolved Models

  • Original language description

    This paper deals with creation of models by means of evolutionary algorithms, particularly with maintaining diversity of population using niching methods. Niching algorithms are known for their ability to search for more optima simultaneously. This is done by splitting the population of models into separate species. Species protect promising but yet not fully developed models. Search for more optima at the same time helps to avoid a premature convergence and therefore deals effectively with local optima. Efficiency of two different niching methods is compared on NEAT applied to the neuro-evolution of models.

  • Czech name

    Udržování diverzity v populacích modelů vzniklých evolucí

  • Czech description

    Článek pojednává o vytváření modelů pomocí evolučních algoritmů, zejména pak o udržování diverzity v populacích s použitím metod nichingu. Niching algoritmy jsou známy tím, že vyhledávájí současně více optim. Rozdělují populaci modelů do oddělených druhů. Rozdělení na druhy chrání slibné, ale ještě nedostatečně vyvinuté modely. Hledání více optim současně pomáhá řešit problém předčasné konvergence, a tím brání uváznutí v lokálních optimech. Článek porovnává dvě různé metody nichingu v systému pro evoluci neuronových sítí NEAT.

Classification

  • Type

    D - Article in proceedings

  • CEP classification

    IN - Informatics

  • OECD FORD branch

Result continuities

  • Project

  • Continuities

    Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Others

  • Publication year

    2006

  • Confidentiality

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

Data specific for result type

  • Article name in the collection

    Proceedings of 40th Spring International Conference MOSIS 06, Modelling and Simulation of Systems

  • ISBN

    80-86840-21-2

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Number of pages

    8

  • Pages from-to

    113-120

  • Publisher name

    MARQ

  • Place of publication

    Ostrava

  • Event location

    Přerov

  • Event date

    Apr 25, 2006

  • Type of event by nationality

    EUR - Evropská akce

  • UT code for WoS article