KVASNIČKA, Michal. Choice of optimization routine for multi-agent models: A case of viral video marketing campaign. In 33rd International Conference Mathematical Methods in Economics Conference Proceedings. Plzeň: University of West Bohemia. s. 449-454. ISBN 978-80-261-0539-8. 2015.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Choice of optimization routine for multi-agent models: A case of viral video marketing campaign
Název česky Volba optimalizační rutiny pro multiagentové modely: případ virální video-marketingové kampaně
Autoři KVASNIČKA, Michal (203 Česká republika, garant, domácí).
Vydání Plzeň, 33rd International Conference Mathematical Methods in Economics Conference Proceedings, od s. 449-454, 6 s. 2015.
Nakladatel University of West Bohemia
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor Ekonomie
Stát vydavatele Česká republika
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání elektronická verze "online"
Kód RIV RIV/00216224:14560/15:00083847
Organizace Ekonomicko-správní fakulta – Masarykova univerzita – Repozitář
ISBN 978-80-261-0539-8
UT WoS 000387898900077
Klíčová slova česky optimalizace; genetický algoritmus; mutation hill climbing; simulace; multiagentový model; sociální síť; virální video-marketing
Klíčová slova anglicky optimization; genetic algorithm; mutation hill climbing; simulation; agent-based model; social network; viral video marketing
Návaznosti MUNI/A/1203/2014, interní kód Repo.
Změnil Změnil: RNDr. Daniel Jakubík, učo 139797. Změněno: 2. 9. 2020 06:44.
Anotace
Very few agent-base computational models are optimized because the usually used optimization routine, the genetic algorithm, is extremely time-consuming. This paper explores how much precision is lost if a simpler optimization routine, mutational hill climber, is used instead. It shows on the case of a viral-video marketing model that even though the standard genetic algorithm is slightly more precise, the mutation hill climbing could be used as an approximate optimization routine for robustness check and scenario analysis.
Anotace česky
Jen málo multiagentových modelů je optimalizováno, protože obvykle užívaná optimalizační rutina, genetické algoritmy, jsou extrémně výpočetně náročné. Tento článek zkoumá, jak velká část přesnosti se ztratí, pokud je použita jednodušší optimalizační rutina, mutational hill climber. Článek ukazuje na příkladu virální video-marketingové kampaně, že ačkoli je standardní genetický algoritmus poněkud přesnější, mutation hill climbing může být použit jako přibližná optimalizační rutina pro ověření robustnosti a analýzu scénářů.
Typ Název Vložil/a Vloženo Práva
KvasnickaMME2015.pdf   Verze souboru 16. 9. 2015

Vlastnosti

Název
KvasnickaMME2015.pdf
Adresa v ISu
https://repozitar.cz/auth/repo/18926/243659/
Adresa ze světa
https://repozitar.cz/repo/18926/243659/
Adresa do Správce
https://repozitar.cz/auth/repo/18926/243659/?info
Ze světa do Správce
https://repozitar.cz/repo/18926/243659/?info
Vloženo
St 16. 9. 2015 00:50

Práva

Právo číst
  • kdokoliv v Internetu
Právo vkládat
 
Právo spravovat
  • osoba Mgr. Bc. Růžena Zemanová, uco 134451
  • osoba RNDr. Daniel Jakubík, uco 139797
Atributy
 
KvasnickaMME2015.pdf   Verze souboru 15. 8. 2020

Vlastnosti

Název
KvasnickaMME2015.pdf
Adresa v ISu
https://repozitar.cz/auth/repo/18926/868640/
Adresa ze světa
https://repozitar.cz/repo/18926/868640/
Adresa do Správce
https://repozitar.cz/auth/repo/18926/868640/?info
Ze světa do Správce
https://repozitar.cz/repo/18926/868640/?info
Vloženo
So 15. 8. 2020 01:41

Práva

Právo číst
  • kdokoliv v Internetu
Právo vkládat
 
Právo spravovat
  • osoba Mgr. Lucie Vařechová, uco 106253
  • osoba RNDr. Daniel Jakubík, uco 139797
  • osoba Mgr. Jolana Surýnková, uco 220973
Atributy
 
Vytisknout
Přidat do schránky Zobrazeno: 29. 3. 2024 05:56