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”

Self-organizing migrating algorithm applied to discrete event simulation optimization

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23210%2F19%3A43958146" target="_blank" >RIV/49777513:23210/19:43958146 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://ieomsociety.org/pilsen2019/papers/91.pdf" target="_blank" >http://ieomsociety.org/pilsen2019/papers/91.pdf</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Self-organizing migrating algorithm applied to discrete event simulation optimization

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The paper deals with testing and evaluation of a modified Self-Organizing Migrating Algorithm (SOMA) applied to different discrete event simulation models. These models are focused on real problems in industrial companies. The SOMA heuristic optimization method is derived from the Differential Evolution method, which is effective for different dimensional search spaces of the simulation models. We specify the ranges of each algorithm parameter and test all the possible combinations of settings of the algorithm within the specified ranges. We repeat the simulation optimization experiments to reduce the random behaviour of the algorithm. We propose a methodology using different evaluation criteria to analyse the SOMA behaviour of finding the optimum of an objective function specified for each discrete event simulation model.

  • Název v anglickém jazyce

    Self-organizing migrating algorithm applied to discrete event simulation optimization

  • Popis výsledku anglicky

    The paper deals with testing and evaluation of a modified Self-Organizing Migrating Algorithm (SOMA) applied to different discrete event simulation models. These models are focused on real problems in industrial companies. The SOMA heuristic optimization method is derived from the Differential Evolution method, which is effective for different dimensional search spaces of the simulation models. We specify the ranges of each algorithm parameter and test all the possible combinations of settings of the algorithm within the specified ranges. We repeat the simulation optimization experiments to reduce the random behaviour of the algorithm. We propose a methodology using different evaluation criteria to analyse the SOMA behaviour of finding the optimum of an objective function specified for each discrete event simulation model.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    20301 - Mechanical engineering

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2019

  • 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

    Proceedings of the International Conference on Industrial Engineering and Operations Management

  • ISBN

    978-1-5323-5949-1

  • ISSN

    2169-8767

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    12

  • Strana od-do

    269-280

  • Název nakladatele

    IEOM Society International

  • Místo vydání

    Pilsen

  • Místo konání akce

    Pilsen, Czech Republic

  • Datum konání akce

    23. 7. 2019

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku