Effect of Randomization of Sampling Strategies on Fitness Values Distribution
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F25%3A10260467" target="_blank" >RIV/61989100:27240/25:10260467 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/11015357" target="_blank" >https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/11015357</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1109/ISCBI64586.2025.11015357" target="_blank" >10.1109/ISCBI64586.2025.11015357</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Effect of Randomization of Sampling Strategies on Fitness Values Distribution
Popis výsledku v původním jazyce
Exploratory Landscape Analysis characterizes fitness landscapes of various optimization problems to categorize them and reveal relationships with different metaheuristic algorithms. It uses finite sample sets to map hypersurfaces defined by fitness values to feature space. Research indicates that the chosen sampling strategy and additional randomization can influence landscape features. Recently, a feature representing each fitness landscape through a normalized histogram of fitness values has been introduced as a simple method. This paper presents an experimental evaluation of an alternative, lightweight method for generating random samples based on the Cranley-Patterson rotation in the context of the fitness histograms. It conducts a cluster analysis of the resulting feature space and assesses the impact of the randomization on the distribution of fitness values.
Název v anglickém jazyce
Effect of Randomization of Sampling Strategies on Fitness Values Distribution
Popis výsledku anglicky
Exploratory Landscape Analysis characterizes fitness landscapes of various optimization problems to categorize them and reveal relationships with different metaheuristic algorithms. It uses finite sample sets to map hypersurfaces defined by fitness values to feature space. Research indicates that the chosen sampling strategy and additional randomization can influence landscape features. Recently, a feature representing each fitness landscape through a normalized histogram of fitness values has been introduced as a simple method. This paper presents an experimental evaluation of an alternative, lightweight method for generating random samples based on the Cranley-Patterson rotation in the context of the fitness histograms. It conducts a cluster analysis of the resulting feature space and assesses the impact of the randomization on the distribution of fitness values.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10200 - Computer and information sciences
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/GF22-34873K" target="_blank" >GF22-34873K: Vícekriteriální optimalizace s omezeními pomocí analýzy potenciálních ploch</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2025
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
Proceedings of the International Symposium on Computational and Business Intelligence, ISCBI 2025
ISBN
979-8-3315-3379-3
ISSN
2832-4757
e-ISSN
2832-4749
Počet stran výsledku
5
Strana od-do
88-92
Název nakladatele
IEEE
Místo vydání
Piscataway
Místo konání akce
Macao
Datum konání akce
14. 2. 2025
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—