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 * : Katedra informatiky a počítačů (31400)
Název * : Parallel Migration Model Employing Various Adaptive Variants of Differential Evolution
Citace : Bujok, P. a Tvrdík, J. Parallel Migration Model Employing Various Adaptive Variants of Differential Evolution. In: ICAISC 2012 SIDE 2012. Zakopane. 2012.
Podnázev :
Rok : 2012
Obor : Informatika
Místo konání : Zakopane
Stát konání akce : Polská republika
Název akce : ICAISC 2012 SIDE 2012
Datum od :
Datum do :
Druh prezentace : Plakátová zpráva
Instituce :
Klíčová slova anglicky :
global optimization, differential evolution, self-adaptation, parallel model, experimental comparison
Popis v původním jazyce :
Six adaptive variants of differential evolution are applied in a parallel migration model with a star topology. The parallel algorithm with several different settings of parameters controlling the migration was experimentally compared with the adaptive serial algorithms in benchmark problems of dimension $D=30$. The parallel algorithm was more efficient than the best serial adaptive DE variant in a half of the problems.
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:

© 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}