Evolutionary synchronization of chaotic systems
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F10%3A10082130" target="_blank" >RIV/00216208:11320/10:10082130 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/61989100:27240/10:86075799
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Evolutionary synchronization of chaotic systems
Popis výsledku v původním jazyce
This chapter introduces a simple investigation on deterministic chaos synchronization by means of selected evolutionary techniques. Five evolutionary algorithms has been used for chaos synchronization here: differential evolution, selforganizing migrating algorithm, genetic algorithm, simulated annealing and evolutionary strategies in a total of 15 versions. Experiments in this chapter has been done with two different coupled systems (master - slave) - Rossler-Lorenz and Lorenz-Lorenz. The main aim of this chapter was to show that evolutionary algorithms, under certain conditions, are capable of synchronization of, at least, simple chaotic systems, when the cost function is properly defined as well as the parameters of selected evolutionary algorithm.This chapter consists of two different case studies. For all algorithms each simulation was 100 times repeated to show and check the robustness of proposed methods and experiment configurations.
Název v anglickém jazyce
Evolutionary synchronization of chaotic systems
Popis výsledku anglicky
This chapter introduces a simple investigation on deterministic chaos synchronization by means of selected evolutionary techniques. Five evolutionary algorithms has been used for chaos synchronization here: differential evolution, selforganizing migrating algorithm, genetic algorithm, simulated annealing and evolutionary strategies in a total of 15 versions. Experiments in this chapter has been done with two different coupled systems (master - slave) - Rossler-Lorenz and Lorenz-Lorenz. The main aim of this chapter was to show that evolutionary algorithms, under certain conditions, are capable of synchronization of, at least, simple chaotic systems, when the cost function is properly defined as well as the parameters of selected evolutionary algorithm.This chapter consists of two different case studies. For all algorithms each simulation was 100 times repeated to show and check the robustness of proposed methods and experiment configurations.
Klasifikace
Druh
C - Kapitola v odborné knize
CEP obor
IN - Informatika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)
Ostatní
Rok uplatnění
2010
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název knihy nebo sborníku
Evolutionary algoritms and chaotic systems
ISBN
978-3-642-10706-1
Počet stran výsledku
25
Strana od-do
—
Počet stran knihy
521
Název nakladatele
Springer
Místo vydání
Berlin / Heideberg
Kód UT WoS kapitoly
—