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”

Analytické Programování - Symbolická regrese s využitím jakéhokoli evolučního algoritmu

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F70883521%3A28110%2F05%3A63504197" target="_blank" >RIV/70883521:28110/05:63504197 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Analytic Programming - Symbolic Regression by Means of Arbitrary Evolutionary Algorithms

  • Popis výsledku v původním jazyce

    This contribution introduces analytical programming, a novel method that allows solving various problems from the symbolic regression domain. Symbolic regression was first proposed by J. R. Koza in his genetic programming and by C. Ryan in grammatical evolution. This contribution explains the main principles of analytic programming, and demonstrates its ability to synthesize suitable solutions, called programs. It is then compared in its structure with genetic programming and grammatical evolution. After theoretical part, a comparative study concerned with Boolean k-symmetry and k-even problems from Koza's genetic programming domain is done with analytical programming. Here, two evolutionary algorithms are used with analytical programming: differentialevolution and self-organizing migrating algorithm. Boolean k-symmetry and k-even problems comparative study here are continuation of previous comparative studies done by analytic programming in the past.

  • Název v anglickém jazyce

    Analytic Programming - Symbolic Regression by Means of Arbitrary Evolutionary Algorithms

  • Popis výsledku anglicky

    This contribution introduces analytical programming, a novel method that allows solving various problems from the symbolic regression domain. Symbolic regression was first proposed by J. R. Koza in his genetic programming and by C. Ryan in grammatical evolution. This contribution explains the main principles of analytic programming, and demonstrates its ability to synthesize suitable solutions, called programs. It is then compared in its structure with genetic programming and grammatical evolution. After theoretical part, a comparative study concerned with Boolean k-symmetry and k-even problems from Koza's genetic programming domain is done with analytical programming. Here, two evolutionary algorithms are used with analytical programming: differentialevolution and self-organizing migrating algorithm. Boolean k-symmetry and k-even problems comparative study here are continuation of previous comparative studies done by analytic programming in the past.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

  • CEP obor

    JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

  • Návaznosti

    Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2005

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    International Journal of Simulation, Systems, Science and Technology

  • ISSN

    1473-8031

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    6

  • Číslo periodika v rámci svazku

    9

  • Stát vydavatele periodika

    CZ - Česká republika

  • Počet stran výsledku

    13

  • Strana od-do

    44-56

  • Kód UT WoS článku

  • EID výsledku v databázi Scopus