Insight into Adaptive Differential Evolution Variants with Unconventional Randomization Schemes
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F20%3A10244244" target="_blank" >RIV/61989100:27240/20:10244244 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/70883521:28140/20:63525245 RIV/61989100:27740/20:10244244
Výsledek na webu
<a href="https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-37838-7_16" target="_blank" >https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-37838-7_16</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-37838-7_16" target="_blank" >10.1007/978-3-030-37838-7_16</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Insight into Adaptive Differential Evolution Variants with Unconventional Randomization Schemes
Popis výsledku v původním jazyce
The focus of this work is the deeper insight into arising serious research questions connected with the growing popularity of combining metaheuristic algorithms and chaotic sequences showing quasi-periodic patterns. This paper reports an analysis of population dynamics by linking three elements like distribution of the results, population diversity, and differences between strategies of Differential Evolution (DE). Experiments utilize two frequently studied self-adaptive DE versions, which are simpler jDE and SHADE, further an original DE variant for comparisons, and totally ten chaos-driven quasi-random schemes for the indices selection in the DE. All important performance characteristics and population diversity are recorded and analyzed for the CEC 2015 benchmark set in 30D. (C) Springer Nature Switzerland AG 2020.
Název v anglickém jazyce
Insight into Adaptive Differential Evolution Variants with Unconventional Randomization Schemes
Popis výsledku anglicky
The focus of this work is the deeper insight into arising serious research questions connected with the growing popularity of combining metaheuristic algorithms and chaotic sequences showing quasi-periodic patterns. This paper reports an analysis of population dynamics by linking three elements like distribution of the results, population diversity, and differences between strategies of Differential Evolution (DE). Experiments utilize two frequently studied self-adaptive DE versions, which are simpler jDE and SHADE, further an original DE variant for comparisons, and totally ten chaos-driven quasi-random schemes for the indices selection in the DE. All important performance characteristics and population diversity are recorded and analyzed for the CEC 2015 benchmark set in 30D. (C) Springer Nature Switzerland AG 2020.
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
Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2020
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
Communications in Computer and Information Science. Volume 1092
ISBN
978-3-030-37837-0
ISSN
1865-0929
e-ISSN
1865-0937
Počet stran výsledku
12
Strana od-do
177-188
Název nakladatele
Springer
Místo vydání
Cham
Místo konání akce
Maribor
Datum konání akce
10. 7. 2019
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—