PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2005 | nr 540 | 183--194
Tytuł artykułu

Entropia w algorytmach opartych na ewolucji populacji

Warianty tytułu
Entropy in Evolution-Based Algorithms.
Języki publikacji
PL
Abstrakty
Zastosowanie entropii w analizie zachowania się różnorodnych systemów daje podstawy do podjęcia próby wykorzystania entropii w algorytmach opartych na ewolucji populacji. Koncepcja badania proponowana przez autorów oparta jest na pewnej propozycji intelektualne i wymaga zdefiniowania niezbędnych pojęć teoretycznych. Dlatego też celem rozdziału jest zdefiniowanie pojęć: entropii a priori potencjalnego rozwiązania oraz średniej entropii populacji. (oryg. streszcz.)
EN
Application of entropy in the analysis of the behaviour of various systems constitutes the basis for making attempts at the application of entropy in evolution-based algorithms. The research concept suggested by the authors requires that some fundamental theoretical notions be defined. That is why the chapter aims at providing the definitions of the "a priori" entropy of a possible solution and the mean population entropy. (original abstract)
Rocznik
Numer
Strony
183--194
Opis fizyczny
Twórcy
Bibliografia
  • Barbucha D., Forkiewicz M., Jędrzejowicz P., Ratajczak E., Population Learning Algorithm versus Evolutionary Computation, 15th International Parallel & Distributed Processing Symposium, San Francisco, USA, 2001.
  • Czarnowski I., Forkiewicz M., Jędrzejowicz P., Ratajczak E., Skakowski A., Wierzbowska I., Population-Based Scheduling on Multiple Processors, 4th Metaheuristics International Conference, Porto, Portugal, 2001.
  • Forkiewicz M., Zastosowanie metod opartych na ewolucji populacji do szeregowania zadań produkcyjnych, Rozprawa doktorska, PG, Gdańsk, 2002.
  • Forkiewicz M., Jędrzejowicz P., Ratajczak E., Scheduling Tasks on Parallel Processors Using Population Learning Algorithm, International NAISO Congress on Information Science Innovations, Dubai, UAE, 2001.
  • Goldberg D.E., Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning, Addison-Wesley, New York 1989.
  • Holland J.H., Adaptation in Natural and Artificial System, Ann Arbor, University of Michigan Press, Michigan 1975.
  • Jędrzejowicz P., Rozwiązywanie problemów za pomocą algorytmów opartych na ewolucji populacji, Górska Szkoła PTI, Szczyrk 1999.
  • Jędrzejowicz P., Social Learning Algorithm as a Tool for Solving Some Difficult Scheduling Problems, "Foundations of Computing and Decision Science" 1999, Vol. 24, No 2.
  • Malina W., Sobczak W., Metody selekcji informacji, WNT, Warszawa 1978.
  • Michalewicz Z., Genetic Algorithms + Data Structures = Evolution Programs, Springer-Verlag, Berlin, 1996.
  • Munakata T., Fundamentals of the New Artificial Intelligence: Beyond Traditional Paradigms, Springer-Verlag, Berlin 1998.
  • Rószkiewicz M., Wędrowska E., Datalogiczna koncepcja ilości informacji strukturalnej w analizie zależności, "Zeszyty Naukowe" SGH, Warszawa 2004.
  • Wędrowska E., Datalogiczna miara ilości informacji strukturalnej jako instrument zarządzania zasobami informacji statystycznej, w: Pozyskiwanie wiedzy i zarządzanie wiedzą, Prace Naukowe nr 975, AE we Wrocławiu, Wrocław 2003.
  • Wędrowska E., Datalogiczne aspekty informacji w procesach analizy zasobów informacji statystycznej, w: Informatyka ekonomiczna, red. A. Nowicki, Prace Naukowe AE we Wrocławiu, Wrocław 2003.
  • Wędrowska E., Miara ilości informacji jako instrument zarządzania zasobami danych, Rozprawa doktorska, UWM, Olsztyn 2002.
  • Woodward P.M., Wstęp do teorii informacji, PWN, Warszawa 1959.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000100625746

Zgłoszenie zostało wysłane

Zgłoszenie zostało wysłane

Musisz być zalogowany aby pisać komentarze.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.