Stezka Santa Fe pro umělého mravence s analytickým programováním a třemi evolučními algoritmy
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F70883521%3A28140%2F07%3A63505862" target="_blank" >RIV/70883521:28140/07:63505862 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Santa Fe Trail for Artificial Ant with Analytic Programming and Three Evolutionary Algorithms
Popis výsledku v původním jazyce
The paper deals with a novelty tool for symbolic regression - Analytic Programming (AP) which is able to solve various problems from the symbolic regression domain. One of the tasks for it can be a setting an optimal trajectory for an artificial ant on Santa Fe trail which is the main application of Analytic Programming in this paper. In this contribution main principles of AP are described and explained. In the second part of the article how AP was used for a setting an optimal trajectory for the artificial ant according the user requirements is in detail described. An ability to create so called programs, as well as Genetic Programming (GP) or Grammatical Evolution (GE) do, is shown in that part. AP is a superstructure of evolutionary algorithms which are necessary to run AP. In this contribution 3 evolutionary algorithms were used - Self Organizing Migrating Algorithm, Differential Evolution and Simulated Annealing. The results show that the first two used algorithms were more succe
Název v anglickém jazyce
Santa Fe Trail for Artificial Ant with Analytic Programming and Three Evolutionary Algorithms
Popis výsledku anglicky
The paper deals with a novelty tool for symbolic regression - Analytic Programming (AP) which is able to solve various problems from the symbolic regression domain. One of the tasks for it can be a setting an optimal trajectory for an artificial ant on Santa Fe trail which is the main application of Analytic Programming in this paper. In this contribution main principles of AP are described and explained. In the second part of the article how AP was used for a setting an optimal trajectory for the artificial ant according the user requirements is in detail described. An ability to create so called programs, as well as Genetic Programming (GP) or Grammatical Evolution (GE) do, is shown in that part. AP is a superstructure of evolutionary algorithms which are necessary to run AP. In this contribution 3 evolutionary algorithms were used - Self Organizing Migrating Algorithm, Differential Evolution and Simulated Annealing. The results show that the first two used algorithms were more succe
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
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
2007
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
AMS 2007
ISBN
0-7695-2845-7
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
6
Strana od-do
334-339
Název nakladatele
IEEE Computer Society
Místo vydání
Phuket
Místo konání akce
—
Datum konání akce
—
Typ akce podle státní příslušnosti
—
Kód UT WoS článku
—