Naslov
Učinkovitost optimizacijskih algoritama u ovisnosti o značajkama problema
(Optimization efficiency based on fitness landscape)

Autori
Poluta, Vlaho

Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Ocjenski radovi, diplomski rad, preddiplomski

Fakultet
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Mjesto
Zagreb

Datum
05.07

Godina
2014

Stranica
41

Mentor
Jakobović, Domagoj

Ključne riječi
krajolik dobrote; algoritmi optimizacije; evolucijski algoritmi; strojno učenje; neuronska mreža; genetsko programiranje; diferencijska evolucija; algoritam selekcije klona; simbolička regresija; stablo odluke
(Fitness landscape; optimization algorithms; evolution algorithms; machine learning; neural network; genetic programming; differential evolution; clonal selection algorithm; symbolic regression; decision tree)

Sažetak
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.

Izvorni jezik
Hrvatski

Znanstvena područja
Računarstvo

POVEZANOST RADA