Файл:DE Meta-Fitness Landscape (12 benchmark problems).JPG

Матеріал з Вікіпедії — вільної енциклопедії.
Перейти до навігації Перейти до пошуку

Повна роздільність(1054 × 694 пікселів, розмір файлу: 145 КБ, MIME-тип: image/jpeg)

Wikimedia Commons logo Відомості про цей файл містяться на Вікісховищі — централізованому сховищі вільних файлів мультимедіа для використання у проектах Фонду Вікімедіа.

Опис файлу

Опис
English: Performance landscape showing how basic Differential Evolution (DE) performs in aggregate on several benchmark problems when varying the two DE parameters NP and F, and keeping fixed CR=0.9. Lower meta-fitness values means better DE performance. Such a performance landscape is very time-consuming to compute, especially for optimizers with several behavioural parameters, but it can be searched efficiently using the simple meta-optimization approach by Pedersen implemented in SwarmOps to uncover DE parameters with good performance.
Час створення
Джерело Власна робота
Автор Pedersen, M.E.H., Tuning & Simplifying Heuristical Optimization, PhD Thesis, 2010, University of Southampton, School of Engineering Sciences, Computational Engineering and Design Group.

Ліцензування

Public domain Я, власник авторських прав на цю роботу, передаю роботу в суспільне надбання. Застосовується по всьому світу.
У деяких країнах це не може бути юридично можливо, в такому випадку:
Я даю кожному право на використання цієї роботи для будь-яких цілей, без будь-яких умов, якщо такі умови не вимагаються за законом.

Підписи

Додайте однорядкове пояснення, що саме репрезентує цей файл

Об'єкти, показані на цьому файлі

зображує

148 349 байт

694 піксель

1054 піксель

Історія файлу

Клацніть на дату/час, щоб переглянути, як тоді виглядав файл.

Дата/часМініатюраРозмір об'єктаКористувачКоментар
поточний09:06, 19 березня 2010Мініатюра для версії від 09:06, 19 березня 20101054 × 694 (145 КБ)Optimering{{Information |Description={{en|1=Performance landscape showing how basic Differential Evolution (DE) performs in aggregate on several benchmark problems when varying the two DE parameters NP and F, and keeping fixed CR=0.9. Lower meta-fitness values mean

Така сторінка використовує цей файл:

Глобальне використання файлу

Цей файл використовують такі інші вікі:

Метадані