Počet záznamů: 1  

Evolutionary Computation System for Problem-Tailored Genetic Optimization of Catalytic Materials

  1. 1.
    0329428 - ÚI 2012 RIV US eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
    Holeňa, Martin - Linke, D. - Rodemerck, U.
    Evolutionary Computation System for Problem-Tailored Genetic Optimization of Catalytic Materials.
    [Evoluční výpočetní systém pro problémově specifickou genetickou optimalizaci katalytických materiálů.]
    Proceedings of 2009 8th IEEE International Conference on Cybernetic Intelligent Systems. Los Alamitos: IEEE Computer Society, 2009 - (Oussalah, M.; Amavasai, B.; Siddique, N.), s. 92-97. ISBN 978-1-4244-9023-3.
    [CIS 2009. International Conference on Cybernetic Intelligent Systems /8./. Birmingham (GB), 09.09.2009-10.09.2009]
    Grant CEP: GA ČR GA201/08/0802
    Výzkumný záměr: CEZ:AV0Z10300504
    Klíčová slova: genetic algorithms * optimization * evolutionary computational system * program generator * constrained optimization * mixed optimization
    Kód oboru RIV: IN - Informatika

    The paper addresses key problems pertaining to the commonly used evolutionary approach to optimization of catalytic materials. These are on the one hand the narrow scope of genetic algorithms developed specifically for searching optimal catalyst, on the other hand the insufficient dealing in existing implementations of genetic algorithms with mixed optimization. The paper outlines a program generator automatically generating problem-tailored genetic algorithm implementations from descriptions of optimization tasks in a specific description language.

    Článek se věnuje klíčovým problémům spojeným s bežně používaným evolučním přístupem k optimalizaci katalytických materiálů. Těmi jsou na jedné straně úzká oblast použitelnosti genetických algoritmů vyvinutých specificky pro hledání optimlálních katalyzátorů, na druhé straně to, že existující implementace genetických algoritmů se nedostatečně zabývají smíšenou optimalizací. Článek podává nástin generátoru programů, který automaticky generuje implementace genetických algoritmů z popisů optimalizačních úloh ve specifickém jazyce pro popis problémů.
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0175471

     
     
Počet záznamů: 1  

  Tyto stránky využívají soubory cookies, které usnadňují jejich prohlížení. Další informace o tom jak používáme cookies.