Metody strojového učení pro konstrukci řešení v evolučních algoritmech

Poskytovatel

Grantová agentura České republiky

Program

Postdoktorandské granty

Veřejná soutěž

Postdoktorandské granty 8 (SGA02008GA1PD)

Hlavní účastníci

—

Druh soutěže

VS - Veřejná soutěž

Číslo smlouvy

102/08/P094

Název projektu anglicky

Machine learning methods for solution construction in evolutionary algorithms

Anotace anglicky

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

Kategorie VaV

ZV - Základní výzkum

CEP - hlavní obor

JC - Počítačový hardware a software

CEP - vedlejší obor

JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace

CEP - další vedlejší obor

—

OECD FORD - odpovídající obory <br>(dle <a href="http://www.vyzkum.cz/storage/att/E6EF7938F0E854BAE520AC119FB22E8D/Prevodnik_oboru_Frascati.pdf">převodníku</a>)

20204 - Robotics and automatic control<br>20205 - Automation and control systems<br>20206 - Computer hardware and architecture

Hodnocení poskytovatelem

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

Zhodnocení výsledků projektu

&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Projekt byl zaměřen na využití metod strojového učení ke konstrukci řešení v evolučních algoritmech s reálnou reprezentací. Studoval především využití pravděpodobnostních modelů v roli reprodukčních operátorů v rámci tzv. estima?

Zahájení řešení

1. 1. 2008

Ukončení řešení

31. 12. 2010

Poslední stav řešení

U - Ukončený projekt

Poslední uvolnění podpory

16. 4. 2010

Důvěrnost údajů

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

Systémové označení dodávky dat

CEP11-GA0-GP-U/04:3

Datum dodání záznamu

20. 3. 2015

Celkové uznané náklady

638 tis. Kč

Výše podpory ze státního rozpočtu

638 tis. Kč

Ostatní veřejné zdroje financování

0 tis. Kč

Neveřejné tuz. a zahr. zdroje finan.

0 tis. Kč