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”

An adaptive variant of jSO with multiple crossover strategies employing Eigen transformation

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61988987%3A17310%2F22%3AA2302GVA" target="_blank" >RIV/61988987:17310/22:A2302GVA - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://ieeexplore.ieee.org/document/9870378" target="_blank" >https://ieeexplore.ieee.org/document/9870378</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1109/CEC55065.2022.9870378" target="_blank" >10.1109/CEC55065.2022.9870378</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    An adaptive variant of jSO with multiple crossover strategies employing Eigen transformation

  • Popis výsledku v původním jazyce

    In this paper, new strategy options are developed for the adaptive jSO algorithm. The proposed variant of jSO is based on the competition of a binomial and exponential crossover. Moreover, an Eigen transformation approach is employed in the selected crossover with a given probability. The proposed variant of jSO is applied to the CEC 2022 benchmark set, which contains 12 functions with dimensionality D=10, 20. The proposed algorithm found the optima values in seven problems out of 24. When comparing the new variant of jSO with the original jSO algorithm, nine functions were improved, where two of them significantly.

  • Název v anglickém jazyce

    An adaptive variant of jSO with multiple crossover strategies employing Eigen transformation

  • Popis výsledku anglicky

    In this paper, new strategy options are developed for the adaptive jSO algorithm. The proposed variant of jSO is based on the competition of a binomial and exponential crossover. Moreover, an Eigen transformation approach is employed in the selected crossover with a given probability. The proposed variant of jSO is applied to the CEC 2022 benchmark set, which contains 12 functions with dimensionality D=10, 20. The proposed algorithm found the optima values in seven problems out of 24. When comparing the new variant of jSO with the original jSO algorithm, nine functions were improved, where two of them significantly.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10102 - Applied mathematics

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2022

  • 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

    2022 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC)

  • ISBN

    978-1-6654-6708-7

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    8

  • Strana od-do

    1-8

  • Název nakladatele

    IEEE

  • Místo vydání

    Piscataway, NJ, USA

  • Místo konání akce

    Padua, Italy

  • Datum konání akce

    18. 7. 2022

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku

    000859282000161