Representation of genetic algorithms by forma analysis

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216275%3A25410%2F00%3A00005102" target="_blank" >RIV/00216275:25410/00:00005102 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Representation of genetic algorithms by forma analysis

Popis výsledku v původním jazyce

An applicability of multiparameter systems is determined by their optimization for desired task. New methods of multiparameter system optimization have been recently published They are, for example, neural networks and evolution stochastic optimization algorithms. Design and analysis of evolution stochastic optimization algorithms requires unambiguous formulating and possibility to predict the algorithm behaviour while designing them.

Název v anglickém jazyce

Representation of genetic algorithms by forma analysis

Popis výsledku anglicky

An applicability of multiparameter systems is determined by their optimization for desired task. New methods of multiparameter system optimization have been recently published They are, for example, neural networks and evolution stochastic optimization algorithms. Design and analysis of evolution stochastic optimization algorithms requires unambiguous formulating and possibility to predict the algorithm behaviour while designing them.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

AE - Řízení, správa a administrativa

OECD FORD obor

—

Projekt

—

Návaznosti

Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Rok uplatnění

2000

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

Proces Control '2000

ISBN

80-7194-271-5

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

6

Strana od-do

—

Název nakladatele

Univerzita Pardubice

Místo vydání

Pardubice

Místo konání akce

—

Datum konání akce

—

Typ akce podle státní příslušnosti

—

Kód UT WoS článku

—