Parallel BMDA with an Aggregation of Probability Models
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26230%2F09%3APU82612" target="_blank" >RIV/00216305:26230/09:PU82612 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Parallel BMDA with an Aggregation of Probability Models
Popis výsledku v původním jazyce
The paper is focused on the problem of aggregation of probability distribution applicable for parallel Bivariate Marginal Distribution Algorithm (pBMDA). A new approach based on quantitative combination of probabilistic models is presented. Using this concept, the traditional migration of individuals is replaced with a newly proposed technique of probability parameter migration. In the proposed strategy, the adaptive learning of the resident probability model is used. The short theoretical study is completed by an experimental works for the implemented parallel BMDA algorithm (pBMDA). The performance of pBMDA algorithm is evaluated for various problem size (scalability) and interconnection topology. In addition, the comparison with the previously published aBMDA is presented.
Název v anglickém jazyce
Parallel BMDA with an Aggregation of Probability Models
Popis výsledku anglicky
The paper is focused on the problem of aggregation of probability distribution applicable for parallel Bivariate Marginal Distribution Algorithm (pBMDA). A new approach based on quantitative combination of probabilistic models is presented. Using this concept, the traditional migration of individuals is replaced with a newly proposed technique of probability parameter migration. In the proposed strategy, the adaptive learning of the resident probability model is used. The short theoretical study is completed by an experimental works for the implemented parallel BMDA algorithm (pBMDA). The performance of pBMDA algorithm is evaluated for various problem size (scalability) and interconnection topology. In addition, the comparison with the previously published aBMDA is presented.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
JC - Počítačový hardware a software
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/GA102%2F07%2F0850" target="_blank" >GA102/07/0850: Návrh a obvodová realizace zařízení pro automatické generování patentovatelných invencí</a><br>
Návaznosti
Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)
Ostatní
Rok uplatnění
2009
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
Proceeding of 2009 IEEE Congress on Evolutionary Computation
ISBN
978-1-4244-2959-2
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
8
Strana od-do
—
Název nakladatele
IEEE Computational Intelligence Society
Místo vydání
Trondheim
Místo konání akce
Trondheim
Datum konání akce
18. 5. 2009
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—