Nalazite se na CroRIS probnoj okolini. Ovdje evidentirani podaci neće biti pohranjeni u Informacijskom sustavu znanosti RH. Ako je ovo greška, CroRIS produkcijskoj okolini moguće je pristupi putem poveznice www.croris.hr
izvor podataka: crosbi !

Učinkovitost optimizacijskih algoritama u ovisnosti o značajkama problema (CROSBI ID 388149)

Ocjenski rad | sveučilišni preddiplomski završni rad

Poluta, Vlaho Učinkovitost optimizacijskih algoritama u ovisnosti o značajkama problema / Jakobović, Domagoj (mentor); Zagreb, Fakultet elektrotehnike i računarstva, . 2014

Podaci o odgovornosti

Poluta, Vlaho

Jakobović, Domagoj

hrvatski

Učinkovitost optimizacijskih algoritama u ovisnosti o značajkama problema

Ovaj rad se bavi ispitivanjem dali se mogu klasificirati optimizacijski problemi i onda odrediti dali je neki algoritam optimizacije dobar za optimiranje određene klase problema, sa ciljem smanjenja vremena potrebnog za određivanjem dobrog optimizacijskog algoritma na novom optimizacijskom problemu. Algoritmi se pokušavaju klasificirati pomoću krajolika dobrote tih problema. Testne funkcije korištene u radu grupirane su u klase pomoću K-means algoritma. U ovom radu korištena su 4 modela klasifikacije strojnim učenjem: stablo odluke generirano genetskim programiranjem, simbolička regresija generirana genetskim programiranjem, učenje neuronske mreže diferencijskom evolucijom i učenje neuronske mreže algoritmom selekcije klona. Ispitivanje se izvodi u 2 faze, u prvoj fazi se određuju najbolji parametri za svaki od modela učenja, dok se u drugoj fazi uspoređuju modeli i procjenjuje se njihova uspješnost klasifikacije.

krajolik dobrote; algoritmi optimizacije; evolucijski algoritmi; strojno učenje; neuronska mreža; genetsko programiranje; diferencijska evolucija; algoritam selekcije klona; simbolička regresija; stablo odluke

nije evidentirano

engleski

Optimization efficiency based on fitness landscape

nije evidentirano

Fitness landscape; optimization algorithms; evolution algorithms; machine learning; neural network; genetic programming; differential evolution; clonal selection algorithm; symbolic regression; decision tree

nije evidentirano

Podaci o izdanju

41

05.07.2014.

obranjeno

Podaci o ustanovi koja je dodijelila akademski stupanj

Fakultet elektrotehnike i računarstva

Zagreb

Povezanost rada

Računarstvo