On The Application Of Complex Network Analysis For Metaheuristics

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F70883521%3A28140%2F16%3A43875588" target="_blank" >RIV/70883521:28140/16:43875588 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

On The Application Of Complex Network Analysis For Metaheuristics

Popis výsledku v původním jazyce

This contribution deals with the hybridisation of complex network frameworks and metaheuristic algorithms. The population is visualised as an evolving complex network that exhibits non-trivial features. It briefly investigates the time and structure development of a complex network within a run of selected metaheuristic algorithms - i.e., PSO and Dif- ferential Evolution (DE). Two different approaches for the construction of complex networks are presented herein. It also briefly discusses the possible utilisation of complex network attributes. These attributes include an adjacency graph that depicts interconnectivity, while centrali- ties provide an overview of convergence and stagnation, and clustering encapsulates the diversity of the population, whereas other attributes show the efficiency of the network. The experiments were performed for one selected DE/PSO strategy and one simple test function.

Název v anglickém jazyce

On The Application Of Complex Network Analysis For Metaheuristics

Popis výsledku anglicky

This contribution deals with the hybridisation of complex network frameworks and metaheuristic algorithms. The population is visualised as an evolving complex network that exhibits non-trivial features. It briefly investigates the time and structure development of a complex network within a run of selected metaheuristic algorithms - i.e., PSO and Dif- ferential Evolution (DE). Two different approaches for the construction of complex networks are presented herein. It also briefly discusses the possible utilisation of complex network attributes. These attributes include an adjacency graph that depicts interconnectivity, while centrali- ties provide an overview of convergence and stagnation, and clustering encapsulates the diversity of the population, whereas other attributes show the efficiency of the network. The experiments were performed for one selected DE/PSO strategy and one simple test function.

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

2016

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

BIOINSPIRED OPTIMIZATION METHODS AND THEIR APPLICATIONS: Proceedings of the Seventh International Conference on Bioinspired Optimization Methods and their Applications, BIOMA 2016

ISBN

978-961-264-093-4

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

13

Strana od-do

201-213

Název nakladatele

Jožef Stefan Institute

Místo vydání

Ljubljana

Místo konání akce

Bled

Datum konání akce

18. 5. 2016

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—