Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Distribuovaný Bayesovský optimalizační algoritmus pro kombinatorickou optimalizaci

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26230%2F01%3APU36223" target="_blank" >RIV/00216305:26230/01:PU36223 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    The Distributed Bayesian Optimization Algorithm for Combinatorial Optimization

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The Bayesian Optimization Algorithms (BOA) belong to the probabilistic model building evolutionary algorithms where crossover and mutation operators are replaced by probability distribution estimation and sampling techniques. The learned Bayesian networkBN as the most general graphical probability model is used to encode the structure of solved combinatorial problems. In [1] we proposed and simulated the pipeline hardware architecture for BOA. The aim of this paper is to propose the distributed versionn of BOA algorithm with a coarse-grained parallelism. We focused primarily on the construction of Bayesian network in the distributed environment. In addition, methods for overlapping the communication latency during generation, evaluation and broadcasting of new population among the processes are described. Much attention was devoted to the implementation of proposed approaches using a cluster of workstations as a computational platform.

  • Název v anglickém jazyce

    The Distributed Bayesian Optimization Algorithm for Combinatorial Optimization

  • Popis výsledku anglicky

    The Bayesian Optimization Algorithms (BOA) belong to the probabilistic model building evolutionary algorithms where crossover and mutation operators are replaced by probability distribution estimation and sampling techniques. The learned Bayesian networkBN as the most general graphical probability model is used to encode the structure of solved combinatorial problems. In [1] we proposed and simulated the pipeline hardware architecture for BOA. The aim of this paper is to propose the distributed versionn of BOA algorithm with a coarse-grained parallelism. We focused primarily on the construction of Bayesian network in the distributed environment. In addition, methods for overlapping the communication latency during generation, evaluation and broadcasting of new population among the processes are described. Much attention was devoted to the implementation of proposed approaches using a cluster of workstations as a computational platform.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    JC - Počítačový hardware a software

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2001

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    EUROGEN 2001 - Evolutionary Methods for Design, Optimisation and Control with Applications to Industrial Problems

  • ISBN

    84-89925-97-6

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    8

  • Strana od-do

    115-122

  • Název nakladatele

    NEUVEDEN

  • Místo vydání

    Athens

  • Místo konání akce

    Athény

  • Datum konání akce

    19. 9. 2001

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku