Informacja

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

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "evolutionary strategies" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    Algorytmy ewolucyjne w zastosowaniu do rozwiązywania wybranych zadań optymalizacji
    Evolutionary algorithms used for solving selected optimization tasks
    Autorzy:
    Gil, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/341380.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu
    Tematy:
    strategie ewolucyjne
    optymalizacja numeryczna
    evolutionary strategies
    numerical optimization
    Opis:
    W pracy rozpatrywano dwie strategie ewolucyjne (μ + λ) oraz (μ, λ) wykorzystywane do rozwiązywania skomplikowanych problemów optymalizacji numerycznej. Omawiane w pracy strategie, inspirowane ewolucją biologiczną i genetyką, operują na populacjach o liczebności μ i λ potencjalnych rozwiązań z deterministyczną procedurą selekcji. Poprawność działania strategii jako poszukiwanie globalnego minimum funkcji kryterium przedstawiono na przykładzie minimalizacji funkcji Ackleya oraz estymacji parametrów funkcji regresji II rodzaju.
    The paper discusses two evolutionary strategies (μ + λ) and (μ, λ) used for solving complicated problem s of numerical optimization. The strategies discussed in the paper, inspired by biological evolution and genetics, operate in populations of the sizes μ and λ of potential solutions with a deterministic selection procedure. The correctness of the operation of the strategy as a search for a global minimum of a criterion function is exemplified by the minimization of an Ackley function and the estimation of parameters of a regression function of the second kind.
    Źródło:
    Acta Scientiarum Polonorum. Geodesia et Descriptio Terrarum; 2013, 12, 2; 21-28
    1644-0668
    Pojawia się w:
    Acta Scientiarum Polonorum. Geodesia et Descriptio Terrarum
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Benefits of an application of evolutionary strategy in the process of test data generation
    Korzyści wynikające z zastosowania strategii ewolucyjnych w procesie generowania danych testowych
    Autorzy:
    Żukowicz, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1206329.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    STE GROUP
    Tematy:
    evolutionary strategies
    test data
    test data quality criteria
    optimization test data
    strategie ewolucyjne
    dane testowe
    kryteria jakości danych testowych
    optymalizacja danych testowych
    Opis:
    The aim of the article is to highlight the advantages that can be obtained through the use of evolutionary strategy in software testing, specifically in the process of test data generation. The first chapter introduces the reader to the topic of the article. Presents information of the problem of software quality, test data fitness and quality criteria. The second chapter provides an overview of the publication in which is described the test data generation problem by using evolutionary strategies. In this chapter there are presented, different approaches to address the optimization problem of test data selection. The third chapter sets out the advantages which in the opinion of the author result from the application of evolutionary strategy in the process of test data generation. In this section have been drawn conclusions from the article, from books listed in the bibliography. The author of the article presents advantages of evolutionary strategy too as a person, which tests a software in practise. The last chapter in addition to summaries and conclusions, proposes the author to suggest in which issues related to testing could be used evolutionary strategies.
    Celem artykułu jest podkreślenie zalet, które można uzyskać poprzez zastosowanie strategii ewolucyjnych w testowaniu, a konkretnie w procesie generowania danych testowych. Pierwszy rozdział wprowadza czytelnika do tematu artykułu. Prezentuje informacje na temat problemu jakości, przydatności danych testowych oraz kryteria jakości danych testowych. Drugi rozdział stanowi przegląd publikacji, w których poruszony jest problem generowania danych testowych za pomocą strategii ewolucyjnych. Zaprezentowane są w tym rozdziale różne podejścia rozwiązujące problem optymalizacji danych testowych. Trzeci rozdział przedstawia korzyści, które zdaniem autora wynikają z zastosowania strategii ewolucyjnych w procesie generowania danych testowych. Wyciągnięte również zostały wnioski z artykułu, książek wymienionych w bibliografii oraz autora artykułu, jako osoby testującej praktycznie. Ostatni rozdział oprócz podsumowania i wniosków, zawiera propozycje autora sugerujące dla jakich problemów związanych z testowaniem warto zastosować strategie ewolucyjne.
    Źródło:
    Management Systems in Production Engineering; 2016, 2 (22); 106-109
    2299-0461
    Pojawia się w:
    Management Systems in Production Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Algorytmy ewolucyjne i ich zastosowania
    Autorzy:
    Figielska, E.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/91433.pdf
    Data publikacji:
    2006
    Wydawca:
    Warszawska Wyższa Szkoła Informatyki
    Tematy:
    algorytmy ewolucyjne
    algorytmy genetyczne
    programowanie genetyczne
    strategie ewolucyjne
    programowanie ewolucyjne
    evolutionary algorithm
    genetic algorithms
    evolution strategies
    genetic programming
    evolutionary programming
    Opis:
    Pojęcie algorytmy ewolucyjne obejmuje metodologie inspirowane darwinowską zasadą doboru naturalnego stosowane do rozwiązywania trudnych zagadnień. W artykule przedstawione są podstawowe cztery typy algorytmów ewolucyjnych: algorytmy genetyczne, programowanie genetyczne, strategie ewolucyjne i programowanie ewolucyjne, omówiona jest i zilustrowana przykładem zasada działania algorytmu ewolucyjnego oraz przedstawione są przykłady zastosowań algorytmów ewolucyjnych w praktyce.
    The term evolutionary algorithm encompasses methodologies inspired by the principles of genetics and Darwinian natural selection that are used for solving hard problems. In this paper four types of evolutionary algorithms are described: genetic algorithms, evolution strategies, genetic programming and evolutionary programming. An example illustrating how an evolutionary algorithm works is shown. Some real-life applications of evolutionary algorithms are presented.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Warszawskiej Wyższej Szkoły Informatyki; 2006, 1, 1; 81-92
    1896-396X
    2082-8349
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Warszawskiej Wyższej Szkoły Informatyki
    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