Cluster Restarted DM: New Algorithm for Global Optimisation

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F70883521%3A28140%2F17%3A63516946" target="_blank" >RIV/70883521:28140/17:63516946 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://dlapa.cz/IntelliSys%202017%20Proceedings-paper.pdf" target="_blank" >http://dlapa.cz/IntelliSys%202017%20Proceedings-paper.pdf</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Cluster Restarted DM: New Algorithm for Global Optimisation

Popis výsledku v původním jazyce

Global optimization method Differential Migration (DM) with restarting is described in this paper and evaluated together with Restart Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy With Increasing Population Size (IPOP-CMA-ES). Differential Migration is another step in global optimization from SOMA (Self-Organizing Migration Algorithm) combining two basic individual movement methods of SOMA - all-to-one and all-to-all, via cluster analysis and internal algorithm constant defining continuous change from one type of movement to another. The proposed algorithm implements essential ideas of Differential Evolution regardless of their original interpretation in living nature with subsequent increase of efficiency in finding global extreme which holds mainly for noisy multimodal cost functions present in the benchmarks as well as in real world applications.

Název v anglickém jazyce

Cluster Restarted DM: New Algorithm for Global Optimisation

Popis výsledku anglicky

Global optimization method Differential Migration (DM) with restarting is described in this paper and evaluated together with Restart Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy With Increasing Population Size (IPOP-CMA-ES). Differential Migration is another step in global optimization from SOMA (Self-Organizing Migration Algorithm) combining two basic individual movement methods of SOMA - all-to-one and all-to-all, via cluster analysis and internal algorithm constant defining continuous change from one type of movement to another. The proposed algorithm implements essential ideas of Differential Evolution regardless of their original interpretation in living nature with subsequent increase of efficiency in finding global extreme which holds mainly for noisy multimodal cost functions present in the benchmarks as well as in real world applications.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

20205 - Automation and control systems

Projekt

<a href="/cs/project/LO1303" target="_blank" >LO1303: Podpora udržitelnosti a rozvoje Centra bezpečnostních, informačních a pokročilých technologií (CEBIA-Tech)</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2017

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

PROCEEDINGS OF THE 2017 INTELLIGENT SYSTEMS CONFERENCE (INTELLISYS)

ISBN

978-1-5090-6435-9

ISSN

—

e-ISSN

neuvedeno

Počet stran výsledku

6

Strana od-do

1130-1135

Název nakladatele

IEEE

Místo vydání

New Jersey, Piscataway

Místo konání akce

Londýn

Datum konání akce

7. 9. 2017

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—