Primjena modela evolucijskog učenja na probleme optimizacije : diplomski rad - Smoljan, Edi (E. Smoljan, 2015)
Sažetak na hrvatskom: U ovom radu ispitane su mogućnosti implementacije LEM-a (Learnable Evolution Model) u svrhu rješavanja problema iz različitih domena korištenjem pravila ili uzoraka koji se pojavljuju u samim podacima. Opisano je testno okružje u kojemu je implementiran modularni algoritam i sve komponente koje su potrebne za rješavanje određenih problema. Implementacija LEM-a nad problemima čije je rješenje prikazano poljem realnih brojeva izvedena je na dva načina: pronalaskom pravila uz pomoć C4.5 poboljšanog AdaBoost-om i pronalaskom pravila AQ algoritmom. Implementacije su testirane nad COCO bibliotekom funkcija. Problemima čije je rješenje prikazano poljem bitova napisana su dva načina stvaranja novih jedinki postupkom učenja: pronalaženjem pravila uz pomoć C4.5 poboljšanog AdaBoost-om i korištenjem CHARM algoritma pronalaska čestih zatvorenih skupova stavki. Implementacije su testirane nad problemom stvaranja Booleovih funkcija koje moraju čim bolje zadovoljiti određene kriterije. Postupak učenja nad problemima čije je rješenje prikazano permutacijom ostvareno je koristeći dva načina: pronalaskom čestih grupa vrijednosti koristeći sufiksno stablo i pronalaskom sekvencijalnih uzoraka koristeći CM-SPADE algoritam. Načini su testirani nad podskupom problema iz poznate biblioteke TSPLIB. Za probleme kojima je rješenje prikazano stablom učenje novih rješenja ostvareno je na dva načina: korištenjem algoritma gSpan i Apriori algoritmom prilagođenim za pronalazak čestih uzoraka u skupu stabala. Testiranje je obavljeno je nad problemom SantaFe traga i problemima simboličke regresije.