Adaptivní diferenciální dvoluce: Aplicace v nelineární regresi

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61988987%3A17310%2F07%3AA0800LAQ" target="_blank" >RIV/61988987:17310/07:A0800LAQ - isvavai.cz</a>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/61988987:17310/07:A1000LAQ

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Adaptive Differential Evolution: Application to Nonlinear Regression

Popis výsledku v původním jazyce

Adaptation of control parameters in differential evolution is considered. Five adaptive variants of differential evolution are applied to the estimation of parameters in nonlinear regression models and their performance is compared experimentally with the adaptive controlled random search algorithm tailored especially for these problems. The NIST nonlinear regression datasets are used as a benchmark. Two of five tested variants of adaptive differential evolution perform almost as reliable as the adaptive controlled random search algorithm and one of these two variants converges only slightly slower and its time requirements are almost comparable with the adaptive controlled random search.

Název v anglickém jazyce

Adaptive Differential Evolution: Application to Nonlinear Regression

Popis výsledku anglicky

Adaptation of control parameters in differential evolution is considered. Five adaptive variants of differential evolution are applied to the estimation of parameters in nonlinear regression models and their performance is compared experimentally with the adaptive controlled random search algorithm tailored especially for these problems. The NIST nonlinear regression datasets are used as a benchmark. Two of five tested variants of adaptive differential evolution perform almost as reliable as the adaptive controlled random search algorithm and one of these two variants converges only slightly slower and its time requirements are almost comparable with the adaptive controlled random search.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/GA201%2F05%2F0284" target="_blank" >GA201/05/0284: Evoluční algoritmy se soutěžícími a spolupracujícími heuristikami</a><br>

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 the International Multiconference on Computer Science and Information Technology

ISBN

—

ISSN

1896-7094

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

10

Strana od-do

193-202

Název nakladatele

PTI

Místo vydání

Wisla

Místo konání akce

Wisla

Datum konání akce

15. 10. 2007

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—