Self-adaptive Variants of Differential Evolution with Exponential Crossover

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61988987%3A17310%2F09%3AA1000RZZ" target="_blank" >RIV/61988987:17310/09:A1000RZZ - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Self-adaptive Variants of Differential Evolution with Exponential Crossover

Popis výsledku v původním jazyce

Several adaptive variants of differential evolution are described and compared in two sets of benchmark problems. The influence of exponential crossover on efficiency of the search is studied. Self-adaptive variants of differential evolution (DE) are also applied to the estimation of parametrers in non-linear regression models from NIST reference datasets and compared with self-adaptive variant of controlled random search (CRS) tailored for regression-parameter estimation. However, only several variantsof DE outperformed CRS in a few regression tasks. In spite of this fact, the use of both types of crossover together makes DE algorithm more robust. Such algorithm might be applicable to for the real-world problems, where we need to get solution withouttime-wasting parameter tuning.

Název v anglickém jazyce

Self-adaptive Variants of Differential Evolution with Exponential Crossover

Popis výsledku anglicky

Several adaptive variants of differential evolution are described and compared in two sets of benchmark problems. The influence of exponential crossover on efficiency of the search is studied. Self-adaptive variants of differential evolution (DE) are also applied to the estimation of parametrers in non-linear regression models from NIST reference datasets and compared with self-adaptive variant of controlled random search (CRS) tailored for regression-parameter estimation. However, only several variantsof DE outperformed CRS in a few regression tasks. In spite of this fact, the use of both types of crossover together makes DE algorithm more robust. Such algorithm might be applicable to for the real-world problems, where we need to get solution withouttime-wasting parameter tuning.

Druh

J_x - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

CEP obor

BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum

OECD FORD obor

—

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

Název periodika

Analele Universitatii de Vest, Timisoara.Seria Matematica-Informatica.

ISSN

1224-970X

e-ISSN

—

Svazek periodika

47

Číslo periodika v rámci svazku

2

Stát vydavatele periodika

RO - Rumunsko

Počet stran výsledku

18

Strana od-do

—

Kód UT WoS článku

—

EID výsledku v databázi Scopus

—