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”

Pareto-based self-organizing migrating algorithm

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F19%3A10244229" target="_blank" >RIV/61989100:27240/19:10244229 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://mendel-journal.org/index.php/mendel/article/view/87" target="_blank" >https://mendel-journal.org/index.php/mendel/article/view/87</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.13164/mendel.2019.1.111" target="_blank" >10.13164/mendel.2019.1.111</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Pareto-based self-organizing migrating algorithm

  • Popis výsledku v původním jazyce

    In this paper, we propose a new method named Pareto-based self-organizing migrating algorithm (SOMA Pareto), in which the algorithm is divided into the Organization, Migration, and Update processes. The important key in the Organization process is the application of the Pareto Principle to select the Migrant and the Leader, increasing the performance of the algorithm. The adaptive PRT, Step, and PRTVector parameters are applied to enhance the ability to search for promising subspaces and then to focus on exploiting that subspaces. Based on the testing results on the well-known benchmark suites such as CEC&apos;13, CEC&apos;15, and CEC&apos;17, the superior performance of the proposed algorithm compared to the SOMA family and the state-of-the-art algorithms such as variant DE and PSO are confirmed. These results demonstrate that SOMA Pareto is an effective, promising algorithm. (C) 2019, Brno University of Technology. All rights reserved.

  • Název v anglickém jazyce

    Pareto-based self-organizing migrating algorithm

  • Popis výsledku anglicky

    In this paper, we propose a new method named Pareto-based self-organizing migrating algorithm (SOMA Pareto), in which the algorithm is divided into the Organization, Migration, and Update processes. The important key in the Organization process is the application of the Pareto Principle to select the Migrant and the Leader, increasing the performance of the algorithm. The adaptive PRT, Step, and PRTVector parameters are applied to enhance the ability to search for promising subspaces and then to focus on exploiting that subspaces. Based on the testing results on the well-known benchmark suites such as CEC&apos;13, CEC&apos;15, and CEC&apos;17, the superior performance of the proposed algorithm compared to the SOMA family and the state-of-the-art algorithms such as variant DE and PSO are confirmed. These results demonstrate that SOMA Pareto is an effective, promising algorithm. (C) 2019, Brno University of Technology. All rights reserved.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2019

  • 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

    Mendel. Volume 25

  • ISBN

  • ISSN

    1803-3814

  • e-ISSN

    2571-3701

  • Počet stran výsledku

    10

  • Strana od-do

    111-120

  • Název nakladatele

    Brno University of Technology

  • Místo vydání

    Brno

  • Místo konání akce

    Brno

  • Datum konání akce

    10. 7. 2019

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku