Adaptivní stochastické algoritmy v nelineární regresi

Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61988987%3A17310%2F09%3AA1000QXQ" target="_blank" >RIV/61988987:17310/09:A1000QXQ - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—

Jazyk výsledku
čeština
Název v původním jazyce
Adaptivní stochastické algoritmy v nelineární regresi
Popis výsledku v původním jazyce
Příspěvek se zabývá využitím adaptivních stochastických algoritmů v~odhadu parametrů nelineárních regresních modelů. Adaptivní algoritmus řízeného náhodného prohledávání (CRS) je experimentálně porovnán s~novými adaptivními verzemi diferenciální evoluce(DE) na úlohách z~referenční databáze NIST. Pouze některé verze DE jen na několika málo úlohách předčily algoritmus CRS.
Název v anglickém jazyce
Adaptive stochastic algorithms in non-linear regression
Popis výsledku anglicky
Self-adaptive stochastic algorithms are applied to the estimation of parameters in non-linear regression models. Self-adaptive variant of controlled random search (CRS) is compared experimentally with novel self-adaptive variants of differential evolution (DE) using tasks of NIST reference datasets. Several variants of DE outperformed CRS in a few tasks only.

Projekt
<a href="/cs/project/GA201%2F08%2F0472" target="_blank" >GA201/08/0472: Evoluční algoritmy a adaptace jejich řídicích parametrů</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
2009
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Podobné výsledky(10)