Exploring the Frequency of Boundary Control Methods Activation in Metaheuristic Algorithms
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F70883521%3A28140%2F23%3A63563678" target="_blank" >RIV/70883521:28140/23:63563678 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://dl.acm.org/doi/10.1145/3583133.3596418" target="_blank" >https://dl.acm.org/doi/10.1145/3583133.3596418</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1145/3583133.3596418" target="_blank" >10.1145/3583133.3596418</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Exploring the Frequency of Boundary Control Methods Activation in Metaheuristic Algorithms
Popis výsledku v původním jazyce
Recently, Boundary Control Methods (BCMs) have become increasingly relevant in the field of metaheuristic algorithms. In this study, we investigate the relationship between the activation frequency of different BCMs and the problem's dimensionality. Additionally, we analyze each problem dimension independently. Our research primarily concentrates on the top three algorithms from the IEEE CEC 2020 competition: AGSK, IMODE, and j2020, utilizing the competition benchmark set to conduct experiments. Our findings provide valuable insights into the metaheuristic domain, underlining the significance of comprehending BCM activation patterns to improve algorithm design and benchmarking practices.
Název v anglickém jazyce
Exploring the Frequency of Boundary Control Methods Activation in Metaheuristic Algorithms
Popis výsledku anglicky
Recently, Boundary Control Methods (BCMs) have become increasingly relevant in the field of metaheuristic algorithms. In this study, we investigate the relationship between the activation frequency of different BCMs and the problem's dimensionality. Additionally, we analyze each problem dimension independently. Our research primarily concentrates on the top three algorithms from the IEEE CEC 2020 competition: AGSK, IMODE, and j2020, utilizing the competition benchmark set to conduct experiments. Our findings provide valuable insights into the metaheuristic domain, underlining the significance of comprehending BCM activation patterns to improve algorithm design and benchmarking practices.
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
2023
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
GECCO 2023 Companion - Proceedings of the 2023 Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion
ISBN
979-840070120-7
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
7
Strana od-do
2330-2336
Název nakladatele
Association for Computing Machinery, Inc
Místo vydání
New York
Místo konání akce
Lisbon
Datum konání akce
15. 7. 2023
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—