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 comparison of differential evolution and genetic algorithms for the column subset selection problem

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F16%3A86099057" target="_blank" >RIV/61989100:27240/16:86099057 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-26227-7_21" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-26227-7_21</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-26227-7_21" target="_blank" >10.1007/978-3-319-26227-7_21</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    A comparison of differential evolution and genetic algorithms for the column subset selection problem

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The column subset selection problem is a well-known complex optimization problem that has a number of appealing real-world applications including network and data sampling, dimension reduction, and feature selection. There are a number of traditional deterministic and randomized heuristic algorithms for this problem. Recently, it has been tackled by a variety of bio-inspired and evolutionary methods. In this work, differential evolution, a popular and successful real-parameter optimization algorithm, adapted for fixed-length subset selection, is used to find solutions to the column subset selection problem. Its results are compared to a recent genetic algorithm designed for the same purpose. (C) Springer International Publishing Switzerland 2016.

  • Název v anglickém jazyce

    A comparison of differential evolution and genetic algorithms for the column subset selection problem

  • Popis výsledku anglicky

    The column subset selection problem is a well-known complex optimization problem that has a number of appealing real-world applications including network and data sampling, dimension reduction, and feature selection. There are a number of traditional deterministic and randomized heuristic algorithms for this problem. Recently, it has been tackled by a variety of bio-inspired and evolutionary methods. In this work, differential evolution, a popular and successful real-parameter optimization algorithm, adapted for fixed-length subset selection, is used to find solutions to the column subset selection problem. Its results are compared to a recent genetic algorithm designed for the same purpose. (C) Springer International Publishing Switzerland 2016.

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

    2016

  • 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

    Advances in Intelligent Systems and Computing. Volume 403

  • ISBN

    978-3-319-26225-3

  • ISSN

    2194-5357

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    10

  • Strana od-do

    223-232

  • Název nakladatele

    Springer Verlag

  • Místo vydání

    London

  • Místo konání akce

    Wrocław

  • Datum konání akce

    25. 5. 2015

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku