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”

A comparative study to evolutionary algorithms

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61988987%3A17310%2F14%3AA1501BBE" target="_blank" >RIV/61988987:17310/14:A1501BBE - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    A comparative study to evolutionary algorithms

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Evolutionary algorithms are general iterative algorithms for combinatorial optimization. The term evolutionary algorithm is used to refer to any probabilistic algorithm whose design is inspired by evolutionary mechanisms found in biological species. These algorithms have been found to be very effective and robust in solving numerous problems from a wide range of application domains. In this paper we perform a comparative study among Genetic Algorithms (GA), Simulated Annealing (SA), Differential Evolution (DE), and Self Organising Migrating Algorithms (SOMA). These algorithms have many similarities, but they also possess distinctive features, mainly in their strategies for searching the solution state space. The four heuristics are applied on the sameoptimization problem - Travelling Salesman Problem (TSP) and compared with respect to (1) quality of the best solution identi?ed by each heuristic, (2) progress of the search from an initial solution until stopping criteria are met.

  • Název v anglickém jazyce

    A comparative study to evolutionary algorithms

  • Popis výsledku anglicky

    Evolutionary algorithms are general iterative algorithms for combinatorial optimization. The term evolutionary algorithm is used to refer to any probabilistic algorithm whose design is inspired by evolutionary mechanisms found in biological species. These algorithms have been found to be very effective and robust in solving numerous problems from a wide range of application domains. In this paper we perform a comparative study among Genetic Algorithms (GA), Simulated Annealing (SA), Differential Evolution (DE), and Self Organising Migrating Algorithms (SOMA). These algorithms have many similarities, but they also possess distinctive features, mainly in their strategies for searching the solution state space. The four heuristics are applied on the sameoptimization problem - Travelling Salesman Problem (TSP) and compared with respect to (1) quality of the best solution identi?ed by each heuristic, (2) progress of the search from an initial solution until stopping criteria are met.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    IN - Informatika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2014

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    PROCEEDINGS 28th European Conference on Modelling and Simulation ECMS 2014

  • ISBN

    978-0-9564944-8-1

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    6

  • Strana od-do

    340-345

  • Název nakladatele

    European Council for Modelling and Simulation

  • Místo vydání

    Sbr.-Dudweiler, Germany

  • Místo konání akce

    Brescia, Italy

  • Datum konání akce

    27. 5. 2014

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku