Vaš brskalnik ne omogoča JavaScript!
JavaScript je nujen za pravilno delovanje teh spletnih strani. Omogočite JavaScript ali uporabite sodobnejši brskalnik.
|
|
SLO
|
ENG
|
Piškotki in zasebnost
DKUM
EPF - Ekonomsko-poslovna fakulteta
FE - Fakulteta za energetiko
FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
FF - Filozofska fakulteta
FGPA - Fakulteta za gradbeništvo, prometno inženirstvo in arhitekturo
FKBV - Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede
FKKT - Fakulteta za kemijo in kemijsko tehnologijo
FL - Fakulteta za logistiko
FNM - Fakulteta za naravoslovje in matematiko
FOV - Fakulteta za organizacijske vede
FS - Fakulteta za strojništvo
FT - Fakulteta za turizem
FVV - Fakulteta za varnostne vede
FZV - Fakulteta za zdravstvene vede
MF - Medicinska fakulteta
PEF - Pedagoška fakulteta
PF - Pravna fakulteta
UKM - Univerzitetna knjižnica Maribor
UM - Univerza v Mariboru
UZUM - Univerzitetna založba Univerze v Mariboru
COBISS
Ekonomsko poslovna fakulteta
Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede
Fakulteta za logistiko
Fakulteta za organizacijske vede
Fakulteta za varnostne vede
Fakulteta za zdravstvene vede
Knjižnica tehniških fakultet
Medicinska fakulteta
Miklošičeva knjižnica - FPNM
Pravna fakulteta
Univerzitetna knjižnica Maribor
Večja pisava
|
Manjša pisava
Uvodnik
Iskanje
Brskanje
Oddaja dela
Statistika
Prijava
Prva stran
>
Izpis gradiva
Izpis gradiva
Naslov:
Merjenje podobnosti metahevrističnih iskalnih strategij z modeli strojnega učenja : magistrsko delo
Avtorji:
ID
Hozjan, Žan
(
Avtor
)
ID
Strnad, Damjan
(
Mentor
)
Več o mentorju...
ID
Fister, Iztok
(
Komentor
)
Datoteke:
MAG_Hozjan_Zan_2025.pdf
(3,03 MB)
MD5: 53BB5234C9F7A949D2FF20669F3AE4A4
Jezik:
Slovenski jezik
Vrsta gradiva:
Magistrsko delo/naloga
Tipologija:
2.09 - Magistrsko delo
Organizacija:
FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:
V magistrskem delu predstavimo metodo za merjenje podobnosti metahevrističnih iskalnih strategij po vzorih iz narave. Predstavljena metoda s pomočjo meta-genetskega algoritma poišče nabor hiperparametrov metahevristik, ki povečuje podobnost vedenja metahevristik med reševanjem optimizacijskega problema. Metoda omogoča primerjavo metahevristik na podlagi metrik raznolikosti. Za merjenje podobnosti metahevristik uporabimo metrike podobnosti in modela strojnega učenja. Na koncu dela podamo rezultate in prediskutiramo ugotovitve.
Ključne besede:
metahevristične iskalne strategije po vzorih iz narave
,
primerjava metahevrističnih iskalnih strategij
,
genetski algoritem
Kraj izida:
Maribor
Kraj izvedbe:
Maribor
Založnik:
[Ž. Hozjan]
Leto izida:
2025
Št. strani:
1 spletni vir (1 datoteka PDF (XIV, 59 str.))
PID:
20.500.12556/DKUM-93055
UDK:
[004.021:575.82]:004.832.2(043.2)
COBISS.SI-ID:
257238275
Datum objave v DKUM:
17.10.2025
Število ogledov:
243
Število prenosov:
24
Metapodatki:
Področja:
KTFMB - FERI
Citiraj gradivo
Navadno besedilo
BibTeX
EndNote XML
EndNote/Refer
RIS
ABNT
ACM Ref
AMA
APA
Chicago 17th Author-Date
Harvard
IEEE
ISO 690
MLA
Vancouver
:
Kopiraj citat
Skupna ocena:
(0 glasov)
Vaša ocena:
Ocenjevanje je dovoljeno samo
prijavljenim
uporabnikom.
Objavi na:
Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.
Licence
Licenca:
CC BY 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva 4.0 Mednarodna
Povezava:
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.sl
Opis:
To je standardna licenca Creative Commons, ki daje uporabnikom največ možnosti za nadaljnjo uporabo dela, pri čemer morajo navesti avtorja.
Začetek licenciranja:
03.06.2025
Sekundarni jezik
Jezik:
Angleški jezik
Naslov:
Measuring the similarity of metaheuristic search strategies with machine learning models
Opis:
In this thesis, we present a method for measuring the similarity of nature-inspired metaheuristic search strategies. The presented method uses a Meta-Genetic Algorithm to find a set of metaheuristics hyperparameters that maximise the similarity of the behaviour when solving an optimisation problem. The method allows comparison of metaheuristics based on diversity metrics. To measure the similarity of metaheuristics, we use similarity metrics and machine learning models. At the end of the thesis, we present the results and discuss the findings.
Ključne besede:
Nature-inspired metaheuristic search strategies
,
comparison of metaheuristic search strategies
,
genetic algorithm
Komentarji
Dodaj komentar
Za komentiranje se morate
prijaviti
.
Komentarji (0)
0 - 0 / 0
Ni komentarjev!
Nazaj
