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 * : Adaptivní stochastické algoritmy - principy a aplikace
Citace : Tvrdík, J. Adaptivní stochastické algoritmy - principy a aplikace. In: Analýza dat 2006/II. Pardubice: TriloByte Statistical Software, 2007. TriloByte Statistical Software, 2007. s. 113-125. ISBN 978-80-239-8998-4.
Podnázev :
Rok * : 2007
Obor * : Aplikovaná statistika, operační výzkum
Počet stran * : 13
Strana od * : 113
Strana do * : 125
Forma vydání * :
Kód ISBN * : 978-80-239-8998-4
Kód ISSN :
Název sborníku * : Analýza dat 2006/II
Sborník :
Název nakladatele * : TriloByte Statistical Software
Místo vydání * : Pardubice
Stát vydání : Sborník vydaný v ČR
Název konference : Analýza dat 2006/II
Místo konání konference * : Lázně Bohdaneč
Datum zahájení konference * :
Typ akce podle státní
příslušnosti účastníků akce * :
Celostátní akce
Kód UT WoS :
EID :
Klíčová slova anglicky * :
global optimization; random search; evolutionary algorithms; convergence; self-adaptation; nonlinear regression
Popis v původním jazyce * :
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.
Popis v anglickém jazyce * :
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.
Typ zdroje financování výsledku * : Projekty CEP/Záměry CEZ
Seznam projektů :
ID Projektu Název projektu
Seznam ohlasů : 
Ohlas
R01: RIV/61988987:17310/07:A1000HKQ

© 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}