About: Využití radial basis function network při optimalizaci výpočtově náročných funkcí

Facets (new session)
Description
Metadata
Settings
- owl:sameAs
- Inference Rule:

About: Využití radial basis function network při optimalizaci výpočtově náročných funkcí Goto Sponge NotDistinct Permalink

An Entity of Type : http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/Vysledek, within Data Space : linked.opendata.cz associated with source document(s)

Attributes	Values
rdf:type	skos:Concept http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/Vysledek
Description	Článek představuje algoritmus založený na kombinaci neuronové sítě a genetického algoritmu určený pro optimalizaci zejména výpočtově náročných funkcí, pro které nelze použít deterministické metody. Algoritmus je tedy navržen tak, aby nalezl globální optimum funkce při co nejmenším počtu vyhodnocení. Využívá k tomu aproximaci optimalizované funkce pomocí Radial Basis Function Network (RBFN) a genetický algoritmus GRADE pro optimalizaci navržené aproximace. Optimum nalezené algoritmem GRADE je posléze zpětně využito pro konstrukci nové přesnější aproximace neuronovou sítí. V této práci je představeno několik technik zvyšujících efektivitu navrženého algoritmu, jsou ukázány jeho výhody a nevýhody a nastíněno několik možných rozšíření. Zároveň je uvedena jeho aplikace při řešení jednoduché úlohy optimálního řízení konstrukce s geometricky nelineárním chováním. (cs) An algorithm based on the combination of neural network and genetic algorithm designed for optimization of computationally expensive functions is described in this paper. The principle of this algorithm lies in approximation of solved function by Radial Basis Function Network (RBFN), optimization of this approximation by genetic algorithm GRADE and addition new points to the network for new better approximation. Several methods of choosing new points, advantages and disadvantages of presented method and possible future extensions are shown. One practical example of optimal control of the structure with geometrically non-linear behavior is shown too. (en) Článek představuje algoritmus založený na kombinaci neuronové sítě a genetického algoritmu určený pro optimalizaci zejména výpočtově náročných funkcí, pro které nelze použít deterministické metody. Algoritmus je tedy navržen tak, aby nalezl globální optimum funkce při co nejmenším počtu vyhodnocení. Využívá k tomu aproximaci optimalizované funkce pomocí Radial Basis Function Network (RBFN) a genetický algoritmus GRADE pro optimalizaci navržené aproximace. Optimum nalezené algoritmem GRADE je posléze zpětně využito pro konstrukci nové přesnější aproximace neuronovou sítí. V této práci je představeno několik technik zvyšujících efektivitu navrženého algoritmu, jsou ukázány jeho výhody a nevýhody a nastíněno několik možných rozšíření. Zároveň je uvedena jeho aplikace při řešení jednoduché úlohy optimálního řízení konstrukce s geometricky nelineárním chováním.
Title	Využití radial basis function network při optimalizaci výpočtově náročných funkcí On Using Radial Basis Function Network for Optimalization of Computationaly Expensive Functions (en) Využití radial basis function network při optimalizaci výpočtově náročných funkcí (cs)
skos:prefLabel	Využití radial basis function network při optimalizaci výpočtově náročných funkcí On Using Radial Basis Function Network for Optimalization of Computationaly Expensive Functions (en) Využití radial basis function network při optimalizaci výpočtově náročných funkcí (cs)
skos:notation	RIV/68407700:21110/05:01107068!RIV06-GA0-21110___
http://linked.open.../vavai/riv/strany	127 ; 132
http://linked.open...avai/riv/aktivita	P
http://linked.open...avai/riv/aktivity	P(GA106/03/0180)
http://linked.open...vai/riv/dodaniDat	2006
http://linked.open...aciTvurceVysledku	Kučerová, Anna
http://linked.open.../riv/druhVysledku	D - Článek ve sborníku
http://linked.open...iv/duvernostUdaju	S - Úplné a pravdivé údaje nepodléhající ochraně podle zvláštních právních předpisů
http://linked.open...titaPredkladatele	České vysoké učení technické v Praze / Fakulta stavební
http://linked.open...dnocenehoVysledku	550590
http://linked.open...ai/riv/idVysledku	RIV/68407700:21110/05:01107068
http://linked.open...riv/jazykVysledku	cze - čeština
http://linked.open.../riv/klicovaSlova	genetic algorithms; optimization; radial basis function network (en)
http://linked.open.../riv/klicoveSlovo	genetic algorithms optimization radial basis function network
http://linked.open...ontrolniKodProRIV	[57C897AF8466]
http://linked.open...v/mistoKonaniAkce	Brno
http://linked.open...i/riv/mistoVydani	Brno
http://linked.open...i/riv/nazevZdroje	Juniorstav 2005
http://linked.open...in/vavai/riv/obor	JN
http://linked.open...ichTvurcuVysledku	1 (xsd:int)
http://linked.open...cetTvurcuVysledku	2 (xsd:int)
http://linked.open...vavai/riv/projekt	Macroscopic response of textile composites including geometrical and material imperfections
http://linked.open...UplatneniVysledku	2005
http://linked.open...iv/tvurceVysledku	Kučerová, Anna Skoček, J.
http://linked.open...vavai/riv/typAkce	EUR - Evropská
http://linked.open.../riv/zahajeniAkce	2005-02-02 (xsd:date)
number of pages	6 (xsd:int)
http://purl.org/ne...btex#hasPublisher	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta stavební
https://schema.org/isbn	80-214-2827-9
http://localhost/t...ganizacniJednotka	21110
is http://linked.open...avai/riv/vysledek of	Využití radial basis function network při optimalizaci výpočtově náročných funkcí

Faceted Search & Find service v1.16.116 as of Feb 22 2024

Alternative Linked Data Documents: ODE Content Formats:

RDF

ODATA

Microdata

About

OpenLink Virtuoso version 07.20.3239 as of Feb 22 2024, on Linux (x86_64-pc-linux-gnu), Single-Server Edition (126 GB total memory, 67 GB memory in use)
Data on this page belongs to its respective rights holders.
Virtuoso Faceted Browser Copyright © 2009-2024 OpenLink Software