OU Portal
  • Log In
  • Welcome
  • Applicants
Z6_60GI02O0O8IDC0QEJUJ26TJDI4
{}

Pomocí tohoto dialogu můžete vyhledat domácí autory, čili autory, kteří jsou vedeni v personálních systémech Ostravské univerzity.

Do našeptávače níže napište hledaný text a tento text bude vyhledán ve jméně nebo příjmení autora. Autoři, kteří budou hledanému textu odpovídat, Vám budou nabídnuti v seznamu. Pomocí myši nebo šipek na klávesnici vyberte požadovaného autora.

Našeptávač : 
Přidat autora k záznamu Zavřít

Pomocí tohoto dialogu můžete k záznamu přidat cizího autora, čili autora, který nemá žádný pracovní ani studijní vztah k Ostravské univerzitě. Takto přidaný autor bude do RIV vykázán jako nedomácí.

Pro přidání autora vepište jeho jméno a příjmení do určených položek.

Jméno :
Příjmení :
Přidat k záznamu Zavřít
Zavřít
Publikační činnost


preloading...   Probíhá načítání, čekejte prosím...
publicationId :
tempRecordId :
actionDispatchIndex :
navigationBranch :
pageMode :
tabSelected :
isRivValid :
Typ záznamu * : prezentace (kongresy, sympózia, konference, workshopy)
Domácí pracoviště * : Ústav pro výzkum a aplikace fuzzy modelování (94410)
Název * : Adaptive Population-Based Algorithm for Global Optimization
Citace : Tvrdík, J., Křivý, I. a Mišík, L. Adaptive Population-Based Algorithm for Global Optimization. In: COMPSTAT 2006. Rome. 2006.
Podnázev :
Rok : 2006
Obor : Aplikovaná statistika, operační výzkum
Místo konání : Rome
Stát konání akce : Italská republika
Název akce : COMPSTAT 2006
Datum od :
Datum do :
Druh prezentace : Přednáška
Instituce :
Klíčová slova anglicky :
global optimization; stochastic algorithms; nonlinear regression
Popis v původním jazyce :
This paper describes an adaptive stochastic algorithm for the global optimization. The algorithm is based on the competition of heuristics for local search. The experimental results obtained when applying the algorithm to the estimation of nonlinear-regression parameters of NIST tasks are presented and compared with the results of other algorithms. The proposed algorithm proved to be more reliable at an acceptable time consumption.
Popis v anglickém jazyce :
This paper describes an adaptive stochastic algorithm for the global optimization. The algorithm is based on the competition of heuristics for local search. The experimental results obtained when applying the algorithm to the estimation of nonlinear-regression parameters of NIST tasks are presented and compared with the results of other algorithms. The proposed algorithm proved to be more reliable at an acceptable time consumption.
Typ zdroje financování výsledku :
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}