Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Boundary Strategies for Self-organizing Migrating Algorithm Analyzed Using CEC’17 Benchmark

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F70883521%3A28140%2F20%3A63524083" target="_blank" >RIV/70883521:28140/20:63524083 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-37838-7_6" target="_blank" >https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-37838-7_6</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-37838-7_6" target="_blank" >10.1007/978-3-030-37838-7_6</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Boundary Strategies for Self-organizing Migrating Algorithm Analyzed Using CEC’17 Benchmark

  • Popis výsledku v původním jazyce

    This paper is focused on the influence of boundary strategies for the popular swarm-intelligence based optimization algorithm: Self-organizing Migrating Algorithm (SOMA). A similar extensive study was already performed for the most famous representative of swarm-based algorithm, which is Particle Swarm Optimization (PSO), and showed the importance of related research for other swarm-based techniques, like SOMA. The current CEC’17 benchmark suite is used for the performance comparison of the case studies, and the results are compared and tested for statistical significance using the Friedman Rank test.

  • Název v anglickém jazyce

    Boundary Strategies for Self-organizing Migrating Algorithm Analyzed Using CEC’17 Benchmark

  • Popis výsledku anglicky

    This paper is focused on the influence of boundary strategies for the popular swarm-intelligence based optimization algorithm: Self-organizing Migrating Algorithm (SOMA). A similar extensive study was already performed for the most famous representative of swarm-based algorithm, which is Particle Swarm Optimization (PSO), and showed the importance of related research for other swarm-based techniques, like SOMA. The current CEC’17 benchmark suite is used for the performance comparison of the case studies, and the results are compared and tested for statistical significance using the Friedman Rank test.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • 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

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2020

  • 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

    Communications in Computer and Information Science

  • ISBN

    978-3-030-37837-0

  • ISSN

    1865-0929

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    12

  • Strana od-do

    58-69

  • Název nakladatele

    Springer Nature

  • Místo vydání

    Londýn

  • Místo konání akce

    Maribor

  • Datum konání akce

    10. 7. 2019

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku