Učinkovitost optimizacijskih algoritama u ovisnosti o značajkama problema : završni rad - Poluta, Vlaho (V. Poluta, 2014)
Sažetak na hrvatskom: 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.