<?xml version="1.0"?>
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><rdf:Description rdf:about="https://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?id=187603"><dc:title>Analiza in vizualizacija algoritmov za optimizacijo prek iskalnih trajektorij</dc:title><dc:creator>Bubnič,	Timon	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Vidali,	Janoš	(Mentor)
	</dc:creator><dc:creator>Cenikj,	Gjorgjina	(Komentor)
	</dc:creator><dc:subject>metahevristike</dc:subject><dc:subject>iskalne trajektorije</dc:subject><dc:subject>mere podobnosti</dc:subject><dc:subject>gručenje</dc:subject><dc:subject>BBOB</dc:subject><dc:subject>vizualizacija</dc:subject><dc:description>Metahevristične optimizacijske algoritme praviloma primerjamo po kakovosti
rešitve, ki jo dosežejo, kar pa ne pove ničesar o tem, kako so do nje prišli.
V tem delu predstavimo nabor šestih komplementarnih mer podobnosti, ki
vedenje dveh algoritmov primerjajo neposredno iz njunih iskalnih trajektorij.
Pet mer je izvirnih, kosinusno razdaljo prevzamemo iz predhodnega dela. Mere
ovrednotimo na 28 algoritmih knjižnice mealpy, pognanih na primerjalnem
naboru BBOB v dimenzijah 2, 5 in 10. Spearmanova korelacija pokaže,
da so mere med seboj večinoma šibko povezane, zato vsaka prispeva svoj
vidik vedenja. Pokažemo tudi, da se z naraščajočo dimenzijo iskalno vedenje
algoritma vse bolj razklopi od kakovosti končne rešitve.</dc:description><dc:date>2026</dc:date><dc:date>2026-09-11 15:05:01</dc:date><dc:type>Diplomsko delo/naloga</dc:type><dc:identifier>187603</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></rdf:Description></rdf:RDF>
