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”

Black-Box Optimization Benchmarking of Prototype Optimization with Evolved Improvement Steps for Noiseless Function Testbed

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F09%3A00156839" target="_blank" >RIV/68407700:21230/09:00156839 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Black-Box Optimization Benchmarking of Prototype Optimization with Evolved Improvement Steps for Noiseless Function Testbed

  • Popis výsledku v původním jazyce

    This paper presents benchmarking of a stochastic local search algorithm called Prototype Optimization with Evolved Improvement Steps (POEMS) on the noise-free BBOB 2009 testbed. Experiments for 2, 3, 5, 10 and 20 D were done, where D denotes the search space dimension. The maximum number of function evaluations is chosen as Dx105. Experimental results show that POEMS performs best on all separable functions and the attractive sector function. It works also quite well on multi-modal functions with lowerdimensions. On the other hand, the algorithm fails to solve functions with high conditioning.

  • Název v anglickém jazyce

    Black-Box Optimization Benchmarking of Prototype Optimization with Evolved Improvement Steps for Noiseless Function Testbed

  • Popis výsledku anglicky

    This paper presents benchmarking of a stochastic local search algorithm called Prototype Optimization with Evolved Improvement Steps (POEMS) on the noise-free BBOB 2009 testbed. Experiments for 2, 3, 5, 10 and 20 D were done, where D denotes the search space dimension. The maximum number of function evaluations is chosen as Dx105. Experimental results show that POEMS performs best on all separable functions and the attractive sector function. It works also quite well on multi-modal functions with lowerdimensions. On the other hand, the algorithm fails to solve functions with high conditioning.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    JC - Počítačový hardware a software

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2009

  • 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

    Genetic and Evolutionary Computation Conference 2009

  • ISBN

    978-1-60558-325-9

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    6

  • Strana od-do

  • Název nakladatele

    ACM

  • Místo vydání

    New York

  • Místo konání akce

    Montreal

  • Datum konání akce

    8. 7. 2009

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku