Schwarmintelligenz und evolutionäre Algorithmen in ...
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5 Evaluationsmethoden <strong>und</strong> Experimente<br />
MAE (mean absolute error)<br />
1.2<br />
1.1<br />
1<br />
0.9<br />
0.8<br />
0.7<br />
0.6<br />
0.5<br />
PSOREC<br />
GAREC<br />
GAREC + Adapted<br />
IWOREC<br />
0.4<br />
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20<br />
Benutzer<br />
Abbildung 5.18: MAE für optimierte Gewichtsvektoren der Verfahren PSOREC, GAREC, GA-<br />
REC + angepasste Mutation <strong>und</strong> IWOREC.<br />
MAE (mean absolute error)<br />
1.3<br />
1.2<br />
1.1<br />
1<br />
0.9<br />
0.8<br />
0.7<br />
0.6<br />
0.5<br />
0.4<br />
Manhattan Metrik<br />
Euklidische Metrik<br />
Pearson Korrelation<br />
Kos<strong>in</strong>usähnlichkeit<br />
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20<br />
Benutzer<br />
Abbildung 5.19: GAREC: Mittlerer absoluter Fehler für 20 Benutzer <strong>und</strong> jeweils unterschiedliche<br />
Abstandsmetriken für die Berechnung der Nachbarschaft.<br />
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