OU Portal
Log In
Welcome
Applicants
Z6_60GI02O0O8IDC0QEJUJ26TJDI4
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.
{}
Zavřít
Publikační činnost
Probíhá načítání, čekejte prosím...
publicationId :
tempRecordId :
actionDispatchIndex :
navigationBranch :
pageMode :
tabSelected :
isRivValid :
Typ záznamu
*
:
stať ve sborníku (D)
Domácí pracoviště
*
:
Ústav pro výzkum a aplikace fuzzy modelování (94410)
Název
*
:
A Comparison of Two Adaptation Approaches in Differential Evolution
Citace :
Poláková, R. a Tvrdík, J. A Comparison of Two Adaptation Approaches in Differential Evolution.
In:
Lecture Notes in Computer Science 7269.
Berlin Heidelberg: Springer-Verlag, 2012. Springer-Verlag, 2012. s. 317-324. ISBN 978-3-642-29352-8.
Podnázev :
Rok
*
:
2012
Obor
*
:
Informatika
Počet stran
*
:
8
Strana od
*
:
317
Strana do
*
:
324
Forma vydání
*
:
Tištená verze
Kód ISBN
*
:
978-3-642-29352-8
Kód ISSN :
Název sborníku
*
:
Lecture Notes in Computer Science 7269
Sborník :
Mezinárodní
Název nakladatele
*
:
Springer-Verlag
Místo vydání
*
:
Berlin Heidelberg
Stát vydání :
Sborník vydaný v zahraničí
Název konference :
ICAISC 2012 - SIDE 2012
Místo konání konference
*
:
Zakopane
Datum zahájení konference
*
:
Typ akce podle státní
příslušnosti účastníků akce
*
:
Celosvětová akce
Kód UT WoS :
000314209500037
EID :
Klíčová slova anglicky
*
:
global optimization, differential evolution, adaptation, experimental comparison
Popis v původním jazyce
*
:
The influence of used adaptive approach on the performance of algorithm is addressed. Adaptive approaches applied in competitive differential evolution and in differential evolution using an ensemble of mutation strategies and parameter values are compared. The approaches used in these algorithms can be divided into two parts: adaptive mechanism and pool of strategies. Four variants of algorithm combining mutually these two parts are compared experimentally in six benchmark functions at two levels of dimension. It was found that the variants using the pool of ensemble of mutation strategies and parameter values need mostly less number of function evaluation to reach the stopping condition, while the algorithms with pool of competitive differential evolution are more reliable.
Popis v anglickém jazyce
*
:
The problem of optimal partitioning by minimizing pooled-within-variance of groups is addressed. Three state-of-the-art adaptive differential evolution algorithms are compared on four real-world data sets. A~novel hybrid differential evolution algorithm, including k-means algorithm for local search is proposed. The experimental comparison is done with either the plain adaptive differential evolution variants or the hybrid algorithms. Experimental results showed that hybrid algorithms are substantially better preforming when compared with plain differential evolution variants. Among hybrid variants, the competitive differential evolution appeared to be the most efficient.
Typ zdroje financování výsledku
*
:
Specifický výzkum
Seznam projektů :
ID Projektu
Název projektu
Seznam ohlasů :
Ohlas
R01:
RIV/61988987:17610/12:A13012OM
Complementary Content
Deferred Modules
${title}
${badge}
${loading}
Deferred Modules