Laborki 13 i 14 - zestaw alternatywny
W przypadku metod przybli»onych, metaheurystyk i algorytmów populacyjnych, gdzie ka»de uruchomienie algorytmu skutkuje innymi (ale najcz¦±ciej zbli»onymi do siebie) wy- nikami wykazanie przewagi jednej metody nad inn¡ mo»e by¢ bardzo trudne. Jednym ze sposobów jest wykonanie testów statystycznych umo»liwiaj¡cych wskazanie z du»¡ pew- no±ci¡ (przewa»nie 95% pewno±ci), »e proponowana metoda daje inne wyniki, ni» metoda bazowa. Celem jest zatem wskazanie, »e nasza metoda daje lepsze wyniki, a nast¦pnie wykonanie testów statystycznych potwierdzaj¡cych, »e wyniki dwóch ró»nych podej±¢ s¡
rzeczywi±cie statystycznie ró»ne. W pliku doª¡czonym do ¢wiczenia zebrano wyniki ko- lejnych kilkudziesi¦ciu uruchomie« dla algorytmu populacyjnego (kolumna po lewej) oraz jego mody kacji (kolumna po prawej). ¡cznie uzyskano 8 ró»nych zestawów danych.
Nale»y narysowa¢ histogramy porównuj¡ce wszystkie 8 próbek (rysowanie histogramów parami - ª¡cznie 8 histogramów). Nast¦pnie wyznaczy¢ sum¦ ró»nic pomi¦dzy kolumnami (dla ka»dego z 8 zestawów osobno) oraz wskaza¢ zestaw z najwi¦ksz¡ ró»nic¡. Nast¦p- nie nale»y narysowa¢ 8 wykresów koªowych wskazuj¡cych, w ilu odczytach dla ka»dej z 8 próbek przewag¦ miaª ka»dy z algorytmów. Przykªadowo, je»eli w pierwszym zestawie warto±ci z kolumny A miaªy warto±¢ wi¦ksz¡ od odpowiadaj¡cych warto±ci w kolumnie B w 27 przypadkach, to wykres koªowy powinien przedstawia¢ stosunek 27 do 23 na korzy±¢
kolumny A.
Wreszcie, dla ka»dego z 8 zestawów nale»y przeprowadzi¢ test statystyczny Wilcoxona i wskaza¢, w których przypadkach odrzucona zostanie hipoteza H0 wskazuj¡ca, »e obydwie próbki maj¡ ten sam rozkªad (dla warto±ci p < 0.05.
1
