global optimization; random search; evolutionary algorithms; convergence; self-adaptation; nonlinear regression

Principy evolučních algoritmů jsou ukázány na několika třídách těchto algoritmů, a to genetických algoritmech, evoluční strategii, diferenciální evoluci, SOMA algoritmu a adaptivním algoritmu se soutěží heuristik. Srovnání účinnosti algoritmů je ukázáno na experimentálních výsledcích hledání globálního minima několika testovacích funkcí a na sadě úloh odhadu parametrů nelineárních regresních modelů.

The paper presents aims nad principles of evolutionary algorithms. The principles are shown on several types of these algorithms like genetic algorithms, evolutionary strategy, differential evolution, self-organizing migration algorithm (SOMA) and self-adaptive algorithm with competition of heuristics. Selected algorithms were tested numerically on several test functions and on the estimation of parameters in nonlinear-regression models . The results concerning reliability of the search for the global minimum and convergence rate are presented.