doktorska disertacija
Miha Ravber (Avtor), Matej Črepinšek (Mentor)

Povzetek

Evolucijski algoritmi večkriterijske optimizacije so bili uspešno uporabljeni za reševanje realnih večkriterijskih problemov, kar pojasnjuje tudi njihovo popularnost. Ocenjevanje in primerjava evolucijski algoritmi večkriterijske optimizacije je pomembno vprašanje. Vendar izvajanje primerjav evolucijskih algoritmov ni trivialna naloga. Algoritmi imajo številne kontrolne parametre, ki jih je potrebno konfigurirati. Izbrati je treba primerne testne probleme in rezultate analizirati z uporabo statistične metode. Poleg tega lahko rezultate evolucijskih algoritmov večkriterijske optimizacije ocenimo z različnimi indikatorji kakovosti, kar še dodatno otežuje primerjavo. Da bi olajšali proces primerjave smo, v doktorski disertaciji predstavili metodo za primerjavo in uglaševanje evolucijskih algoritmov večkriterijske optimizacije. Najprej je bila opravljena analiza indikatorjev kakovosti, ki je pokazala, da lahko z indikatorji, ki merijo enake aspekte kakovosti, dobimo statistično značilne razlike. Dobili smo tudi nabor robustnih in konsistentnih indikatorjev. Za primerjavo algoritmov smo uporabili šahovski sistem rangiranja, ki je bil prilagojen za algoritme večkriterijske optimizacije z ansamblom indikatorjev kakovosti. V ansambel smo vključili najprimernejše indikatorje iz predhodne analize. Rezultati so pokazali, da je predlagana metoda dosegla primerljive rezultate s primerljivimi metodami z manjšim številom zagonov posameznega algoritma. Ker je uspešnost evolucijskih algoritmov lahko zelo odvisna od konfiguracije kontrolnih parametrov, smo predlagano metodo nadgradili tako, da omogoča uglaševanje. Rezultati eksperimenta so pokazali veliko izboljšanje algoritmov po izvedenem uglaševanju s predlagano metodo. Z uporabo uglaševanja zagotovimo, da imajo algoritmi primernejše kontrolne parametre in posledično je tudi primerjava bolj poštena.

Ključne besede

evolucijski algoritmi;večkriterijska optimizacija;sistem rangiranja;šahovsko rangiranje;indikatorji kakovosti;uglaševanje parametrov;doktorske disertacije;

Podatki

Jezik: Slovenski jezik
Leto izida:
Tipologija: 2.08 - Doktorska disertacija
Organizacija: UM FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Založnik: M. Ravber
UDK: 004.421(043.3)
COBISS: 21731606 Povezava se bo odprla v novem oknu
Št. ogledov: 904
Št. prenosov: 161
Ocena: 0 (0 glasov)
Metapodatki: JSON JSON-RDF JSON-LD TURTLE N-TRIPLES XML RDFA MICRODATA DC-XML DC-RDF RDF

Ostali podatki

Sekundarni jezik: Angleški jezik
Sekundarni naslov: A Chess Rating System for the Comparison of Multi-Objective Evolutionary Algorithms
Sekundarni povzetek: Evolucijski algoritmi večkriterijske optimizacije so bili uspešno uporabljeni za reševanje realnih večkriterijskih problemov, kar pojasnjuje tudi njihovo popularnost. Ocenjevanje in primerjava evolucijski algoritmi večkriterijske optimizacije je pomembno vprašanje. Vendar izvajanje primerjav evolucijskih algoritmov ni trivialna naloga. Algoritmi imajo številne kontrolne parametre, ki jih je potrebno konfigurirati. Izbrati je treba primerne testne probleme in rezultate analizirati z uporabo statistične metode. Poleg tega lahko rezultate evolucijskih algoritmov večkriterijske optimizacije ocenimo z različnimi indikatorji kakovosti, kar še dodatno otežuje primerjavo. Da bi olajšali proces primerjave smo, v doktorski disertaciji predstavili metodo za primerjavo in uglaševanje evolucijskih algoritmov večkriterijske optimizacije. Najprej je bila opravljena analiza indikatorjev kakovosti, ki je pokazala, da lahko z indikatorji, ki merijo enake aspekte kakovosti, dobimo statistično značilne razlike. Dobili smo tudi nabor robustnih in konsistentnih indikatorjev. Za primerjavo algoritmov smo uporabili šahovski sistem rangiranja, ki je bil prilagojen za algoritme večkriterijske optimizacije z ansamblom indikatorjev kakovosti. V ansambel smo vključili najprimernejše indikatorje iz predhodne analize. Rezultati so pokazali, da je predlagana metoda dosegla primerljive rezultate s primerljivimi metodami z manjšim številom zagonov posameznega algoritma. Ker je uspešnost evolucijskih algoritmov lahko zelo odvisna od konfiguracije kontrolnih parametrov, smo predlagano metodo nadgradili tako, da omogoča uglaševanje. Rezultati eksperimenta so pokazali veliko izboljšanje algoritmov po izvedenem uglaševanju s predlagano metodo. Z uporabo uglaševanja zagotovimo, da imajo algoritmi primernejše kontrolne parametre in posledično je tudi primerjava bolj poštena
Sekundarne ključne besede: evolutionary algorithms;multi-objective optimization;rating system;quality indicators;parameter tuning;
URN: URN:SI:UM:
Vrsta dela (COBISS): Doktorsko delo/naloga
Komentar na gradivo: Univ. v Mariboru, Fak. za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Strani: XVI, 116 str.
ID: 10942372