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 STATE EVALUATION ADAPTIVE DIFFERENTIAL EVOLUTION ALGORITHM FOR FIR FILTER DESIGN

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F17%3A10238275" target="_blank" >RIV/61989100:27240/17:10238275 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://advances.vsb.cz/index.php/AEEE/article/view/2496" target="_blank" >http://advances.vsb.cz/index.php/AEEE/article/view/2496</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.15598/aeee.v15i5.2496" target="_blank" >10.15598/aeee.v15i5.2496</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    A STATE EVALUATION ADAPTIVE DIFFERENTIAL EVOLUTION ALGORITHM FOR FIR FILTER DESIGN

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Due to conventional differential evolution algorithm is often trapped in local optima and premature convergence in high dimensional optimization problems, a State Evaluation Adaptive Differential Evolution algorithm (SEADE) is proposed in this paper. By using independent scale factor on each dimension of optimization problem, and evaluating the distribution of population on each dimension, the SEADE correct the control parameters adaptively. External archive and a moving window evaluation mechanism on evolution state are introduced in SEADE to detect whether the evolution is stagnation or not, and with the help of opposition-based population, the algorithm can jump out of local optima basins. The results of experiments on several benchmarks show that the proposed algorithm is capable of improving the search performance of high dimensional optimization problems. And it is more efficient in design FIR digital filter using SEADE than conventional method like Parks-McClellan algorithm.

  • Název v anglickém jazyce

    A STATE EVALUATION ADAPTIVE DIFFERENTIAL EVOLUTION ALGORITHM FOR FIR FILTER DESIGN

  • Popis výsledku anglicky

    Due to conventional differential evolution algorithm is often trapped in local optima and premature convergence in high dimensional optimization problems, a State Evaluation Adaptive Differential Evolution algorithm (SEADE) is proposed in this paper. By using independent scale factor on each dimension of optimization problem, and evaluating the distribution of population on each dimension, the SEADE correct the control parameters adaptively. External archive and a moving window evaluation mechanism on evolution state are introduced in SEADE to detect whether the evolution is stagnation or not, and with the help of opposition-based population, the algorithm can jump out of local optima basins. The results of experiments on several benchmarks show that the proposed algorithm is capable of improving the search performance of high dimensional optimization problems. And it is more efficient in design FIR digital filter using SEADE than conventional method like Parks-McClellan algorithm.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>SC</sub> - Článek v periodiku v databázi SCOPUS

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    20201 - Electrical and electronic engineering

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2017

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Advances in Electrical and Electronic Engineering

  • ISSN

    1336-1376

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    15

  • Číslo periodika v rámci svazku

    5

  • Stát vydavatele periodika

    CZ - Česká republika

  • Počet stran výsledku

    10

  • Strana od-do

    770-779

  • Kód UT WoS článku

    000424327000008

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85040765888