Schwarmintelligenz und evolutionäre Algorithmen in ...

5 Evaluationsmethoden und Experimente
MAE (mean absolute error)
1.4
1.3
1.2
1.1
1
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
Nullvektor
zufälliger Vektor
kein Resetting
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
Benutzer
Abbildung 5.16: PSOREC: MAE für 20 Benutzer und verschiede Ansätze zur Reinitialisierung
der Partikel im PSOREC Algorithmus.
menten für 50 unabhängige Läufe in Abbildung 5.23 als Boxplots dargestellt. Es wurden die
Standardparameter aus Tabelle 4.1 für das IWOREC Verfahren verwendet.
Verschiedene Abstandsmaße Die vier Abstandsmaße wurden für das PSOREC Verfahren
untersucht. Für 20 Benutzer sind in Abbildung 5.24 die MAE Werte für die jeweilgen Maße
aufgeführt. Die Pearsonkorrelation ist in 10 von 20 Fällen das beste Maß, der euklidische
Abstands in keinem der Fälle. Für den statistischen Test lautet H 0 , dass es keinen Unterschied
zwischen den Maßen gibt. Der p-Wert, ermittelt durch den Kruskal-Wallis-Test, ist 0.7524. D.h.
H 0 kann nicht abgelehnt werden.
Wahl der IWO Parameter Es wurden für die Wahl der Standardabweichung σ für die
Ausbreitungsweite der Samen im IWO Algorithmus verschiedene Werte getestet. In Abbildung
5.25 ist der MAE für alle ganzzahligen Werte von 1 bis 50 für σ aufgeführt. Für jeden
dieser Werte wurden für 20 Benutzer aus dem MovieLens Datensatz die besten MAE Werte
aus 5 unabhängigen Läufen ausgewählt und der Mittelwert berechnet. Ab einem σ von ca. 25
ist ein Anstieg des MAE zu erkennen.
FPS Strategie für IWO Es wurde die in Abschnitt 4.7.2 besprochene Fitness proportional selection
als Alternative für die Auswahl der Nachkommen untersucht. Der Standard für IWOREC
ist eine Fitness-based Selektion. In Abbildung 5.26 ist der mittlere absolute Fehler für 20 Benutzer
dargestellt. Bei 15 von 20 Benutzern ergibt sich für das Verfahren ohne FPS ein niedriger
80