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”

BBOB Benchmarking a Simple Estimation of Distribution Algorithm with Cauchy Distribution

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F09%3A00157262" target="_blank" >RIV/68407700:21230/09:00157262 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    BBOB Benchmarking a Simple Estimation of Distribution Algorithm with Cauchy Distribution

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The restarted estimation of distribution algorithm (EDA) with Cauchy distribution as the probabilistic model is tested on the BBOB 2009 testbed. These tests prove that when using the Cauchy distribution and suitably chosen variance enlargment factor, thealgorithm is usable for broad range of fitness landscapes, which is not the case for EDA with Gaussian distribution which converges prematurely. The results of the algorithm are of mixed quality and its scaling is at least quadratic.

  • Název v anglickém jazyce

    BBOB Benchmarking a Simple Estimation of Distribution Algorithm with Cauchy Distribution

  • Popis výsledku anglicky

    The restarted estimation of distribution algorithm (EDA) with Cauchy distribution as the probabilistic model is tested on the BBOB 2009 testbed. These tests prove that when using the Cauchy distribution and suitably chosen variance enlargment factor, thealgorithm is usable for broad range of fitness landscapes, which is not the case for EDA with Gaussian distribution which converges prematurely. The results of the algorithm are of mixed quality and its scaling is at least quadratic.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    JC - Počítačový hardware a software

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GP102%2F08%2FP094" target="_blank" >GP102/08/P094: Metody strojového učení pro konstrukci řešení v evolučních algoritmech</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

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