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”

On the common population diversity measures in metaheuristics and their limitations

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F70883521%3A28140%2F21%3A63544878" target="_blank" >RIV/70883521:28140/21:63544878 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9660135/keywords#keywords" target="_blank" >https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9660135/keywords#keywords</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1109/SSCI50451.2021.9660135" target="_blank" >10.1109/SSCI50451.2021.9660135</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    On the common population diversity measures in metaheuristics and their limitations

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Maintaining population diversity is one of the fundamental challenges for metaheuristic algorithms. With the emergence of adaptive and self-adaptive methods, the population diversity is frequently used as an indicator of the population state and feedback for the adaptive mechanism. In literature, several methods for quantification of the population diversity were proposed over the years. However, expressing the overall complexity of a metaheuristic population state by a single number inherently leads to simplification and distortion. As we show in this paper, lower diversity value does not automatically mean worse conditions for the emerging of new feasible solutions.

  • Název v anglickém jazyce

    On the common population diversity measures in metaheuristics and their limitations

  • Popis výsledku anglicky

    Maintaining population diversity is one of the fundamental challenges for metaheuristic algorithms. With the emergence of adaptive and self-adaptive methods, the population diversity is frequently used as an indicator of the population state and feedback for the adaptive mechanism. In literature, several methods for quantification of the population diversity were proposed over the years. However, expressing the overall complexity of a metaheuristic population state by a single number inherently leads to simplification and distortion. As we show in this paper, lower diversity value does not automatically mean worse conditions for the emerging of new feasible solutions.

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

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2021

  • 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

    2021 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence, SSCI 2021 - Proceedings

  • ISBN

    978-172819048-8

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    7

  • Strana od-do

    1

  • Název nakladatele

    Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.

  • Místo vydání

    Piscataway, New Jersey

  • Místo konání akce

    Orlando

  • Datum konání akce

    5. 12. 2020

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku