Kompetitivní adaptace v evolučních algoritmech

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61988987%3A17310%2F07%3AA0800KT4" target="_blank" >RIV/61988987:17310/07:A0800KT4 - isvavai.cz</a>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/61988987:17610/07:A1000KT4

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Competitive Self-Adaptation in Evolutionary Algorithms

Popis výsledku v původním jazyce

Heuristic search for the global minimum is studied. This paper is focused on the adaptation of control parameters in differential evolution (DE) and in controlled random search (CRS). The competition of different control parameter settings is used in order to ensure the self-adaptation of parameter values within the search process. In the generalized CRS the self-adaptation is ensured by several competing local-search heuristics for the generation of a new trial point. DE was experimentally compared with other adaptive algorithms on a benchmark, self-adaptive CRS was compared in estimation of regression parameters on NIST nonlinear regression datasets. The competitive algorithms outperformed other algorithms both in the reliability and in the convergence rate.

Název v anglickém jazyce

Competitive Self-Adaptation in Evolutionary Algorithms

Popis výsledku anglicky

Heuristic search for the global minimum is studied. This paper is focused on the adaptation of control parameters in differential evolution (DE) and in controlled random search (CRS). The competition of different control parameter settings is used in order to ensure the self-adaptation of parameter values within the search process. In the generalized CRS the self-adaptation is ensured by several competing local-search heuristics for the generation of a new trial point. DE was experimentally compared with other adaptive algorithms on a benchmark, self-adaptive CRS was compared in estimation of regression parameters on NIST nonlinear regression datasets. The competitive algorithms outperformed other algorithms both in the reliability and in the convergence rate.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum

OECD FORD obor

—

Projekt

Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Rok uplatnění

2007

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

Proceedings of 5th EUSFLAT Conference, Volume II

ISBN

978-80-7368-387-0

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

8

Strana od-do

251-258

Název nakladatele

University of Ostrava

Místo vydání

Ostrava

Místo konání akce

Ostrava

Datum konání akce

11. 9. 2007

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—