Complex Network Analysis of Differential Evolution Algorithm applied to Flowshop with No-Wait Problem

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F70883521%3A28140%2F14%3A43872681" target="_blank" >RIV/70883521:28140/14:43872681 - isvavai.cz</a>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/61989100:27240/14:86092685

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/SDE.2014.7031536" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1109/SDE.2014.7031536</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/SDE.2014.7031536" target="_blank" >10.1109/SDE.2014.7031536</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Complex Network Analysis of Differential Evolution Algorithm applied to Flowshop with No-Wait Problem

Popis výsledku v původním jazyce

This paper analyses the attributes of population dynamics of Differential Evolution algorithm using Complex Network Analysis tools. The population is visualised as an evolving complex network, which exhibits non-trivial features. Complex network attributes such as adjacency graph gives interconnectivity, centralities give the overview of convergence and stagnation, whereas cliques outlines the depth of interconnection and subgraphs within the population. The community graph plot gives an overview of thehierarchical grouping of the individuals in the population. These attributes give a clear description of the population during evaluation and can be utilised for adaptive population and parameter control.

Název v anglickém jazyce

Complex Network Analysis of Differential Evolution Algorithm applied to Flowshop with No-Wait Problem

Popis výsledku anglicky

This paper analyses the attributes of population dynamics of Differential Evolution algorithm using Complex Network Analysis tools. The population is visualised as an evolving complex network, which exhibits non-trivial features. Complex network attributes such as adjacency graph gives interconnectivity, centralities give the overview of convergence and stagnation, whereas cliques outlines the depth of interconnection and subgraphs within the population. The community graph plot gives an overview of thehierarchical grouping of the individuals in the population. These attributes give a clear description of the population during evaluation and can be utilised for adaptive population and parameter control.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

IN - Informatika

OECD FORD obor

—

Projekt

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

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2014

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

2014 IEEE Symposium on Differential Evolution

ISBN

978-1-4799-4462-0

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

8

Strana od-do

1-8

Název nakladatele

IEEE

Místo vydání

New Jersey, Piscataway

Místo konání akce

Orlando

Datum konání akce

9. 12. 2014

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—