Publ3 search

Error:

Javascript is disabled in this browser. This page requires Javascript. Modify your browser's settings to allow Javascript to execute. See your browser's documentation for specific instructions.

Publikační činnost

Probíhá načítání, čekejte prosím...

Typ záznamu * :	stať ve sborníku (D)
Domácí pracoviště * :	Katedra informatiky a počítačů (31400)
Název * :	Evolutionary Algorithms with Competing Heuristics in Computational Statistics
Citace :	Tvrdík, J., Křivý, I. a Mišík, L. Evolutionary Algorithms with Competing Heuristics in Computational Statistics. In: COMPSTAT 2002, 15th Symposium on Computational Statistics: COMPSTAT 2002, Proceedings in Computatonal Statistics, ed. by W. Haerdle and B. Roenz 2002-08-24 Berlin. Heildelberg: Physica Verlag, 2002. Physica Verlag, 2002. s. 349-354. ISBN 3-7908-1517-9.

Podnázev :
Rok * :	2002
Obor * :	Aplikovaná statistika, operační výzkum
Počet stran * :	6
Strana od * :	349
Strana do * :	354
Forma vydání * :
Kód ISBN * :	3-7908-1517-9
Kód ISSN :
Název sborníku * :	COMPSTAT 2002, Proceedings in Computatonal Statistics, ed. by W. Haerdle and B. Roenz
Sborník :	Mezinárodní
Název nakladatele * :	Physica Verlag
Místo vydání * :	Heildelberg
Stát vydání :	Sborník vydaný v zahraničí
Název konference :	COMPSTAT 2002, 15th Symposium on Computational Statistics
Místo konání konference * :	Berlin
Datum zahájení konference * :
Typ akce podle státní příslušnosti účastníků akce * :	Celosvětová akce
Kód UT WoS :	000179942900051
EID :

Klíčová slova anglicky * :	Evolutionary algorithms; heuristics; global optimization; nonlinear regression; robust estimates; time series analysis
Popis v původním jazyce * :	The paper presents a new class of evolutionary algorithms based on the competition of different heuristics. The algorithm was applied to solving some optimization problems of computational statistics, namely to estimating the parameters of non-linear regression models, constrained M-estimates and optimizing the smoothing constants in the Winters exponential smoothing. The results showed that the evolutionary algorithm with competing heuristics can be successfully used in solving some global optimization problems of computational statistics.
Popis v anglickém jazyce * :	The paper presents a new class of evolutionary algorithms based on the competition of different heuristics. The algorithm was applied to solving some optimization problems of computational statistics, namely to estimating the parameters of non-linear regression models, constrained M-estimates and optimizing the smoothing constants in the Winters exponential smoothing. The results showed that the evolutionary algorithm with competing heuristics can be successfully used in solving some global optimization problems of computational statistics.

Typ zdroje financování výsledku * :

Projekty CEP/Záměry CEZ

Seznam projektů :

ID Projektu	Název projektu

Seznam ohlasů :

Ohlas

R01:	RIV/61988987:17310/02:00000022

Complementary Content

${loading}