Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Byrski, A." wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Tuning of agent-based computing
Autorzy:
Byrski, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/305718.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
agent-based computing
agent-based meta-heuristics
biologically inspired computing
Opis:
In this paper, an Evolutionary Multi-agent system-based computing process is subjected to a detailed analysis of its parameters in order to establish a base for a better understanding of the meta-heuristics from the practitioner’s point of view. After reviewing the concepts of EMAS and its immunological variant, a series of experiments is shown, and results of the influence of the search outcomes by certain parameters is discussed.
Źródło:
Computer Science; 2013, 14 (3); 491-512
1508-2806
2300-7036
Pojawia się w:
Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Collectively intelligent prediction in evolutionary multi-agent system
Autorzy:
Kijak, J.
Martyna, P.
Byrski, A.
Faber, Ł.
Piętak, K.
Kisiel-Dorohinicki, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/397728.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Politechnika Łódzka. Wydział Mikroelektroniki i Informatyki
Tematy:
evolutionary neural networks
agent-based computing
time series prediction
collective intelligence
metaheuristic optimization
ewolucyjne sieci neuronowe
obliczenia agentowe
predykcja szeregów czasowych
inteligencja zbiorowa
optymalizacja metaheurystyczna
Opis:
In the paper a summary of our previously realized and published work connected with constructing collective intelligent evolutionary multi-agent systems for time series prediction, based on multi-layered perceptrons is shown. Besides recalling our past papers, we describe the whole concept, present an implementation in a contemporary, componentoriented software framework AgE 3.0 and we conduct a number of experiments, finding different optimal parametrization for the considered instances of the problems (popular Mackey-Glass chaotic time series). The paper may be useful for a practitioner willing to use our meatheuristic algorithm (EMAS) along with the idea of collective agent-based system in order to realize prediction tasks.
Źródło:
International Journal of Microelectronics and Computer Science; 2017, 8, 3; 85-96
2080-8755
2353-9607
Pojawia się w:
International Journal of Microelectronics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Parallel patterns for agent-based evolutionary computing
Autorzy:
Stypka, J.
Anielski, P.
Mentel, S.
Krzywicki, D.
Turek, W.
Byrski, A.
Kisiel-Dorohinicki, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/305684.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
agent-based computing
functional programming
parallel pattern
Opis:
Computing applications such as metaheuristics-based optimization can greatly benefit from multi-core architectures available on modern supercomputers. In this paper, we describe an easy and efficient way to implement certain population-based algorithms (in the discussed case, multi-agent computing system) on such runtime environments. Our solution is based on an Erlang software library which implements dedicated parallel patterns. We provide technological details on our approach and discuss experimental results.
Źródło:
Computer Science; 2016, 17 (1); 83-98
1508-2806
2300-7036
Pojawia się w:
Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies