OU Portal
  • Log In
  • Welcome
  • Applicants
Z6_60GI02O0O8IDC0QEJUJ26TJDI4
{}
Zavřít
Publikační činnost


preloading...   Probíhá načítání, čekejte prosím...
publicationId :
tempRecordId :
actionDispatchIndex :
navigationBranch :
pageMode :
tabSelected :
isRivValid :
Typ záznamu * : stať ve sborníku (D)
Domácí pracoviště * : Katedra informatiky a počítačů (31400)
Název * : Eigen Crossover in Cooperative Model of Evolutionary Algorithms Applied to CEC 2022 Single Objective Numerical Optimisation
Citace : Bujok, P. a Kolenovský, P. Eigen Crossover in Cooperative Model of Evolutionary Algorithms Applied to CEC 2022 Single Objective Numerical Optimisation. In: 2022 IEEE Congress on Evolutionary Computation: 2022 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC) 2022-07-18 Padua, Italy. Piscataway, NJ, USA: IEEE, 2022. s. 1-8. ISBN 978-1-6654-6708-7.
Podnázev :
Rok * : 2022
Obor * : Informatika
Počet stran * : 8
Strana od * : 1
Strana do * : 8
Forma vydání * : Elektronická verze
Kód ISBN * : 978-1-6654-6708-7
Kód ISSN :
Název sborníku * : 2022 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC)
Sborník : Mezinárodní
Název nakladatele * : IEEE
Místo vydání * : Piscataway, NJ, USA
Stát vydání : Sborník vydaný v zahraničí
Název konference : 2022 IEEE Congress on Evolutionary Computation
Místo konání konference * : Padua, Italy
Datum zahájení konference * :
Typ akce podle státní
příslušnosti účastníků akce * :
Celosvětová akce
Kód UT WoS : 000859282000214
EID : s2.0-85138735431
Klíčová slova anglicky * :
Differential Evolution, Evolution Strategy, cooperative model, competition, experiments, Eigen crossover
Popis v původním jazyce * :
In this paper, a cooperative model of four well-performing evolutionary algorithms enhanced by Eigen crossover is proposed and applied to a set of problems CEC 2022. The four adaptive algorithms employed in this model are - Covariance Matrix Adaptation Evolutionary Strategy (CMA-ES), Differential Evolution with Covariance Matrix Learning and Bimodal Distribution Parameter Setting (CoBiDE), an adaptive variant of jSO, and Differential Evolution With an Individual-Dependent Mechanism (IDE). For the higher efficiency of the cooperative model, a linear population-size reduction mechanism is employed. The model was introduced for CEC 2019. Here, Eigen crossover is applied for each cooperating algorithm. The provided results show that the proposed model of four Evolutionary Algorithms with Eigen crossover (EA4eig) is able to solve ten out of 24 optimisation problems. Moreover, comparing EA4eig with four state-of-the-art variants of adaptive Differential Evolution illustrates the superiority of the newly designed optimiser.
Popis v anglickém jazyce * :
Typ zdroje financování výsledku * : Specifický výzkum
Seznam projektů :
ID Projektu Název projektu
Seznam ohlasů : 
Ohlas
R01:

© 2019 Centre for Information Technology

  • Technická podpora :
  • Mgr. Olga Blahutová (phone: +420 597 091 129, phone flap for UO: 1129)
  • Ing. Lucie Svitaneková (phone: +420 597 091 108, phone flap for UO: 1108)
Complementary Content
  • ${title}${badge}
${loading}