Combining multiobjective and single-objective genetic algorithms in heterogeneous island model

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F10%3A10056962" target="_blank" >RIV/00216208:11320/10:10056962 - isvavai.cz</a>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/67985807:_____/10:00358846

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Combining multiobjective and single-objective genetic algorithms in heterogeneous island model

Popis výsledku v původním jazyce

The majority of multiobjective genetic algorithms is computationally expensive, therefore they often need to be parallelized before they can be used to solve practical tasks. Parallelization of multiobjective genetic algorithms is a relatively studied area, but no clearly winning approach has appeared yet. In this paper we present a novel parallel hybrid algorithm which combines multiobjective and single-objective genetic algorithms. We how that this algorithm can be successfully used to solve multiobjective optimization problems while outperforming more traditional parallel versions of multiobjective genetic algorithms.

Název v anglickém jazyce

Combining multiobjective and single-objective genetic algorithms in heterogeneous island model

Popis výsledku anglicky

The majority of multiobjective genetic algorithms is computationally expensive, therefore they often need to be parallelized before they can be used to solve practical tasks. Parallelization of multiobjective genetic algorithms is a relatively studied area, but no clearly winning approach has appeared yet. In this paper we present a novel parallel hybrid algorithm which combines multiobjective and single-objective genetic algorithms. We how that this algorithm can be successfully used to solve multiobjective optimization problems while outperforming more traditional parallel versions of multiobjective genetic algorithms.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

IN - Informatika

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/OC10047" target="_blank" >OC10047: Analýza inteligentních distribuovaných výpočetních systémů</a><br>

Návaznosti

S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2010

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

Proceedings of the IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC 2010)

ISBN

978-1-4244-6910-9

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

8

Strana od-do

—

Název nakladatele

IEEE

Místo vydání

Neuveden

Místo konání akce

Barcelona, Španělsko

Datum konání akce

18. 7. 2010

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

000287375801047