Analytické programování poháněné distribuovaným SamoOrganizujícím Migračním Algorimtmem - Aplikace

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F70883521%3A28140%2F08%3A63507097" target="_blank" >RIV/70883521:28140/08:63507097 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Analytic Programming Powered by Distributed Self-Organizing Migrating Algorithm Application

Popis výsledku v původním jazyce

This paper presents an idea of new algorithm combining advantages of evolutionary algorithm and simple distributed computing to perform tasks which required many re-runs of the same program. Computing time is shorted due to elementary distribution withina number of common computers via the Internet. Progressive .NET Framework technology allowing this algorithm to run effectively and examples of possible usage are also described. The algorithm deals with a problem of synthesis of the artificial neural networks using the evolutional scanning method. The basic task to be solved is to create a symbolic regression algorithm on principles of analytic programming, which will be capable of performing a convenient neural network synthesis. The main motivationhere is the computerization of such synthesis and discovering so far unknown solutions.

Název v anglickém jazyce

Analytic Programming Powered by Distributed Self-Organizing Migrating Algorithm Application

Popis výsledku anglicky

This paper presents an idea of new algorithm combining advantages of evolutionary algorithm and simple distributed computing to perform tasks which required many re-runs of the same program. Computing time is shorted due to elementary distribution withina number of common computers via the Internet. Progressive .NET Framework technology allowing this algorithm to run effectively and examples of possible usage are also described. The algorithm deals with a problem of synthesis of the artificial neural networks using the evolutional scanning method. The basic task to be solved is to create a symbolic regression algorithm on principles of analytic programming, which will be capable of performing a convenient neural network synthesis. The main motivationhere is the computerization of such synthesis and discovering so far unknown solutions.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

IN - Informatika

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/GA102%2F06%2F1132" target="_blank" >GA102/06/1132: Softcomputingové metody v řízení</a><br>

Návaznosti

Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Rok uplatnění

2008

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

IEEE Proceedings 7th International Conference Computer Information Systems and Industrial Management Applications

ISBN

978-0-7695-3184-7

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

2

Strana od-do

—

Název nakladatele

IEEE Computer Society

Místo vydání

Ostrava

Místo konání akce

Ostrava

Datum konání akce

28. 6. 2008

Typ akce podle státní příslušnosti

EUR - Evropská akce

Kód UT WoS článku

—