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”

Bayesovské optimalizační algoritmy pro dynamické problémy

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26230%2F06%3APU67254" target="_blank" >RIV/00216305:26230/06:PU67254 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Bayesian Optimization Algorithms for Dynamic Problems

  • Popis výsledku v původním jazyce

    This paper is an experimental study investigating the capability of Bayesian optimization algorithms to solve dynamic problems. We tested the performance of two variants of Bayesian optimization algorithms - Mixed continuous-discrete Bayesian Optimization Algorithm (MBOA), Adaptive Mixed Bayesian Optimization Algorithm (AMBOA) - and new proposed modifications with embedded Sentinels concept and Hypervariance. We have compared the performance of these variants on a simple dynamic problem - a time-varyingfunction with predefined parameters. The experimental results confirmed the benefit of Sentinels concept and Hypervariance embedded into MBOA algorithm for tracking a moving optimum.

  • Název v anglickém jazyce

    Bayesian Optimization Algorithms for Dynamic Problems

  • Popis výsledku anglicky

    This paper is an experimental study investigating the capability of Bayesian optimization algorithms to solve dynamic problems. We tested the performance of two variants of Bayesian optimization algorithms - Mixed continuous-discrete Bayesian Optimization Algorithm (MBOA), Adaptive Mixed Bayesian Optimization Algorithm (AMBOA) - and new proposed modifications with embedded Sentinels concept and Hypervariance. We have compared the performance of these variants on a simple dynamic problem - a time-varyingfunction with predefined parameters. The experimental results confirmed the benefit of Sentinels concept and Hypervariance embedded into MBOA algorithm for tracking a moving optimum.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    JC - Počítačový hardware a software

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2006

  • 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

    Applications of Evolutionary Computing

  • ISBN

    3-540-33237-5

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    5

  • Strana od-do

    800-804

  • Název nakladatele

    Springer Verlag

  • Místo vydání

    Budapest

  • Místo konání akce

    Budapešť

  • Datum konání akce

    10. 4. 2006

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku