Towards Better Visualization of Permutation Evolution
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F21%3A10249607" target="_blank" >RIV/61989100:27240/21:10249607 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://ieeexplore.ieee.org/document/9659918" target="_blank" >https://ieeexplore.ieee.org/document/9659918</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1109/SSCI50451.2021.9659918" target="_blank" >10.1109/SSCI50451.2021.9659918</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Towards Better Visualization of Permutation Evolution
Popis výsledku v původním jazyce
Visualization of evolutionary and swarm computation plays an important role in understanding the problem-solving strategies they represent. It allows the description of how they explore solution spaces of the underlying problems and selection of the most suitable algorithms, algorithm variants, and hyperparameters. In this work, we describe the design and conduct an initial assessment of a novel method for the visualization of permutation evolution. It shows which parts of the solution space are explored and how intensively. The proposed approach is demonstrated on a real-world permutation problem solved by a popular population-based metaheuristic algorithm, the differential evolution. (C) 2021 IEEE.
Název v anglickém jazyce
Towards Better Visualization of Permutation Evolution
Popis výsledku anglicky
Visualization of evolutionary and swarm computation plays an important role in understanding the problem-solving strategies they represent. It allows the description of how they explore solution spaces of the underlying problems and selection of the most suitable algorithms, algorithm variants, and hyperparameters. In this work, we describe the design and conduct an initial assessment of a novel method for the visualization of permutation evolution. It shows which parts of the solution space are explored and how intensively. The proposed approach is demonstrated on a real-world permutation problem solved by a popular population-based metaheuristic algorithm, the differential evolution. (C) 2021 IEEE.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10200 - Computer and information sciences
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/LTAIN19176" target="_blank" >LTAIN19176: Metaheuristický rámec pro vícecílové kombinatorické optimalizační problémy (META MO-COP)</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2021
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
2021 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence, SSCI 2021 - proceedings
ISBN
978-1-72819-048-8
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
8
Strana od-do
—
Název nakladatele
IEEE
Místo vydání
Piscataway
Místo konání akce
Orlando
Datum konání akce
5. 12. 2021
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—