Differential evolution for the optimization of low-discrepancy generalized Halton sequences

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F20%3A10244661" target="_blank" >RIV/61989100:27240/20:10244661 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2210650219302688?via%3Dihub" target="_blank" >https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2210650219302688?via%3Dihub</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.swevo.2020.100649" target="_blank" >10.1016/j.swevo.2020.100649</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Differential evolution for the optimization of low-discrepancy generalized Halton sequences

Popis výsledku v původním jazyce

Halton sequences are d-dimensional quasirandom sequences that fill the d-dimensional hyperspace in a uniform way. They can be used in a variety of applications such as multidimensional integration, uniform sampling, and, e.g., quasi-Monte Carlo simulations. Generalized Halton sequences improve the space-filling properties of original Halton sequences in higher dimensions by digit scrambling. In this work, an evolutionary optimization algorithm, the differential evolution, is used to optimize scrambling permutations of a d-dimensional generalized Halton sequence so that the discrepancy of the generated point set is minimized. (C) 2020 Elsevier B.V.

Název v anglickém jazyce

Differential evolution for the optimization of low-discrepancy generalized Halton sequences

Popis výsledku anglicky

Halton sequences are d-dimensional quasirandom sequences that fill the d-dimensional hyperspace in a uniform way. They can be used in a variety of applications such as multidimensional integration, uniform sampling, and, e.g., quasi-Monte Carlo simulations. Generalized Halton sequences improve the space-filling properties of original Halton sequences in higher dimensions by digit scrambling. In this work, an evolutionary optimization algorithm, the differential evolution, is used to optimize scrambling permutations of a d-dimensional generalized Halton sequence so that the discrepancy of the generated point set is minimized. (C) 2020 Elsevier B.V.

Druh

J_imp - Článek v periodiku v databázi Web of Science

CEP obor

—

OECD FORD obor

10200 - Computer and information sciences

Projekt

<a href="/cs/project/EF17_049%2F0008425" target="_blank" >EF17_049/0008425: Platforma pro výzkum orientovaný na Průmysl 4.0 a robotiku v ostravské aglomeraci</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2020

Kód důvěrnosti údajů

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

Název periodika

Swarm and Evolutionary Computation

ISSN

2210-6502

e-ISSN

—

Svazek periodika

54

Číslo periodika v rámci svazku

100649

Stát vydavatele periodika

US - Spojené státy americké

Počet stran výsledku

16

Strana od-do

—

Kód UT WoS článku

000528484400009

EID výsledku v databázi Scopus

2-s2.0-85079348365