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”

Parameter Estimation in Rainfall-Runoff Modelling Using Distributed Versions of Particle Swarm Optimization Algorithm

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F60460709%3A41330%2F15%3A68015" target="_blank" >RIV/60460709:41330/15:68015 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://dx.doi.org/10.1155/2015/968067" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1155/2015/968067</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1155/2015/968067" target="_blank" >10.1155/2015/968067</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Parameter Estimation in Rainfall-Runoff Modelling Using Distributed Versions of Particle Swarm Optimization Algorithm

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The presented paper provides the analysis of selected versions of the particle swarm optimization (PSO) algorithm. The tested versions of the PSO were combined with the shuffling mechanism, which splits the model population into complexes and performs distributed PSO optimization. One of them is a new proposed PSO modification, APartW, which enhances the global exploration and local exploitation in the parametric space during the optimization process through the new updating mechanism applied on the PSOinertia weight. The performances of four selected PSO methods were tested on 11 benchmark optimization problems, which were prepared for the special session on single-objective real-parameter optimization CEC 2005. The results confirm that the tested new APartW PSO variant is comparable with other existing distributed PSO versions, AdaptW and LinTimeVarW. The distributed PSO versions were developed for finding the solution of inverse problems related to the estimation of parameters of h

  • Název v anglickém jazyce

    Parameter Estimation in Rainfall-Runoff Modelling Using Distributed Versions of Particle Swarm Optimization Algorithm

  • Popis výsledku anglicky

    The presented paper provides the analysis of selected versions of the particle swarm optimization (PSO) algorithm. The tested versions of the PSO were combined with the shuffling mechanism, which splits the model population into complexes and performs distributed PSO optimization. One of them is a new proposed PSO modification, APartW, which enhances the global exploration and local exploitation in the parametric space during the optimization process through the new updating mechanism applied on the PSOinertia weight. The performances of four selected PSO methods were tested on 11 benchmark optimization problems, which were prepared for the special session on single-objective real-parameter optimization CEC 2005. The results confirm that the tested new APartW PSO variant is comparable with other existing distributed PSO versions, AdaptW and LinTimeVarW. The distributed PSO versions were developed for finding the solution of inverse problems related to the estimation of parameters of h

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

  • CEP obor

    DA - Hydrologie a limnologie

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2015

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    MATHEMATICAL PROBLEMS IN ENGINEERING

  • ISSN

    1024-123X

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    2015

  • Číslo periodika v rámci svazku

    968067

  • Stát vydavatele periodika

    CZ - Česká republika

  • Počet stran výsledku

    13

  • Strana od-do

    1-13

  • Kód UT WoS článku

    000363210700001

  • EID výsledku v databázi Scopus