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:
Katedra informatiky a počítačů (31400)
Název:
Parallel Migration Models Applied to Competitive Differential Evolution
Citace
BUJOK, P. a Tvrdík, J. Parallel Migration Models Applied to Competitive Differential Evolution.
In:
13th International Symposium on Symbolic and Numeric Algorithms for Scientific Computing.
Los Alamitos: IEEE Computer Society, 2011. IEEE Computer Society, 2011. s. 306-313. ISBN 978-0-7695-4630-8.
Podnázev
Rok vydání:
2011
Obor:
Informatika
Počet stran:
8
Strana od:
306
Strana do:
313
Forma vydání:
Kód ISBN:
978-0-7695-4630-8
Kód ISSN:
Název sborníku:
13th International Symposium on Symbolic and Numeric Algorithms for Scientific Computing
Sborník:
Mezinárodní
Název nakladatele:
IEEE Computer Society
Místo vydání:
Los Alamitos
Stát vydání:
Sborník vydaný v zahraničí
Název konference:
13th International Symposium on Symbolic and Numeric Algorithms for Scientific Computing
Místo konání konference:
Timisoara, Romania
Datum zahájení konference:
Typ akce podle státní
příslušnosti účastníků akce:
Celosvětová akce
Kód UT WoS:
EID:
Klíčová slova anglicky:
Differential evolution parallel models algorithm performance experimental comparison
Popis v původním jazyce:
The influence of parallelism on the performance of competitive adaptive differential evolution is studied. Two serial competitive differential evolution variants described in literature and sixteen novel parallel variants were experimentally compared. All the parallel differential evolution variants in this study are based on a migration model with the star topology. The algorithms were compared on six benchmark functions with two levels of dimension (D = 10 and D = 30). The number of the function evaluations and the reliability rate of the search were used as basic characteristics of algorithm?s performance. The experimental results show that the parallelism applied to competitive differential evolution together with a proper setting of the parameters controlling the parallel model can improve the performance of the algorithm and decrease the computational costs significantly at least in some problems.
Popis v anglickém jazyce:
Seznam ohlasů
Ohlas
R01:
RIV/61988987:17310/11:A12013DZ
Complementary Content
Deferred Modules
${title}
${badge}
${loading}
Deferred Modules