Teste de Hipóteses – Quantidade de Conexões

Os testes a seguir foram realizados considerando-se a quantidade de conexões presentes na topologia final obtida. Como foi visto, o mecanismo 1 sem backpropagation e o mecanismo 1 com backpropagation apresentam a mesmo valor na quantidade de conexões uma vez que a topologia não muda, desta forma serão considerados em conjunto.

Para comparar os resultados também foram aplicados testes t de Student pareado ao nível de 5% de significância com 9 graus de liberdade.

6.1.5.1 Simulated Annealing

A tabela 6.21 mostra o resultado do teste bilateral para o simulated annealing, as hipóteses utilizadas são:

Hipótese Nula: H0 :µ1 =µ2 Hipótese Alternativa: H₁:µ₁ ≠µ₂

Tabela 6. 21– Base Vinhos -Teste bilateral, Simulated Annealing, Conexão

Modelo (µB1B) Modelo (µB2B) Valor (t_obtido) Decisão

Mec.2 sem backp. Mec.1 sem backp / Mec.1 com backp

-2.62 _{Rejeita H}B0B

Uma vez que a hipótese nula é rejeitada, os modelos apresentam desempenho diferentes. Na tabela 6.22 é mostrado o resultado do teste unilateral à esquerda. As hipóteses utilizadas são:

Hipótese Nula: H0 :µ1 ≥µ2 Hipótese Alternativa: H₁:µ₁ <µ₂

Tabela 6. 22– Base Vinhos -Teste unilateral, Simulated Annealing, Conexão

Modelo (µB1B) Modelo (µB2B) Valor (t_obtido) Decisão

Mec.2 sem backp. Mec.1 sem backp / Mec.1 com backp

-2.62 _{Rejeita H}B0B

Dessa forma é constatado estatisticamente que o desempenho médio do mecanismo 2 sem o backpropagation é melhor que o desempenho médio do mecanismo 1 sem o backpropagation pois a hipótese nula foi rejeitada.

6.1.5.2 Tabu Search

A tabela 6.23 mostra o resultado do teste bilateral para o tabu search, as hipóteses utilizadas são:

Hipótese Nula: H₀ :µ₁ =µ₂ Hipótese Alternativa: H₁:µ₁ ≠µ₂

Tabela 6. 23– Base Vinhos -Teste bilateral, Tabu Search, Conexão

Modelo (µB1B) Modelo (µB2B) Valor (t_obtido) Decisão

Mec.2 sem backp. Mec.1 sem backp / Mec.1 com backp

-1.64 _{Aceita H}B0B

Uma vez que a hipótese nula é aceita, o desempenho médio dos modelos são considerados iguais em relação à quantidade de conexões.

6.1.5.3 Yamazaki

A tabela 6.24 mostra o resultado do teste bilateral para o algoritmo yamazaki, as hipóteses utilizadas são:

Hipótese Nula: H₀ :µ₁ =µ₂ Hipótese Alternativa: H1:µ1 ≠µ2

Tabela 6. 24– Base Vinhos -Teste bilateral, Yamazaki, Conexão

Modelo (µB1B) Modelo (µB2B) Valor (t_obtido) Decisão

Mec.2 sem backp. Mec.1 sem backp / Mec.1 com backp

-0,60 _{Aceita H}B0B

Uma vez que a hipótese nula é aceita, o desempenho médio dos modelos são considerados iguais em relação à quantidade de conexões.

6.1.5.4 Simulated Annealing, Tabu Search e Yamazaki

Foi comentado o resultado do teste de hipótese para cada um dos algoritmos separadamente. Agora é realizada a comparação dois a dois entre eles em relação a quantidade de conexões.

Tabu Search X Simulated Annealing

O estudo é realizado baseado na comparação do desempenho dos algoritmos tabu search e simulated annealing para o mecanismo 1 sem backpropagation / mecanismo 1 com backpropagation e mecanismo 2 sem backpropagation.

A tabela 6.25 mostra o resultado do teste bilateral para esses casos, as hipóteses utilizadas são:

Hipótese Nula: H₀ :µ₁ =µ₂ Hipótese Alternativa: H1:µ1 ≠µ2

Tabela 6. 25– Base Vinhos - Teste bilateral, Simulated Annealing X Tabu Search, Conexão

Experimento Modelo (µB1B) Modelo (µB2B) Valor (t_obtido) Decisão

Mec.1 sem backp./ Mec.1 com backp

Simulated Annealing Tabu Search -1.27 _{Aceita H}B0B

Estatisticamente, utilizando o mecanismo 1 o desempenho médio para a quantidade de conexões entre o simulated annealing e o tabu search são iguais. No mecanismo 2 sem backpropagation a hipótese nula foi rejeitada portanto o desempenho médio é considerado diferente. A tabela 6.26 mostra o resultado do teste unilateral à esquerda para este último caso. As hipóteses utilizadas são:

Hipótese Nula: H₀ :µ₁ ≥µ₂ Hipótese Alternativa: H1:µ1 <µ2

Tabela 6. 26– Base Vinhos -Teste unilateral, Simulated Annealing X Tabu Search, Conexão

Experimento Modelo (µB1B) Modelo (µB2B) Valor (t_obtido) Decisão

Mec.2 sem backp. Simulated Annealing Tabu Search -3.11 _{Rejeita H}B0B

No mecanismo 2 sem backpropagation, o simulated annealing apresentou um melhor desempenho médio para a quantidade de conexões do que o tabu search pois a hipótese nula foi rejeitada.

Simulated Annealing X Yamazaki

O estudo é realizado baseado na comparação do desempenho dos algoritmos simulated annealing e yamazaki para o mecanismo 1 sem backpropagation / mecanismo 1 com backpropagation e mecanismo 2 sem backpropagation.

A tabela 6.27 mostra o resultado do teste bilateral para esses casos, as hipóteses utilizadas são:

Hipótese Nula: H₀ :µ₁ =µ₂ Hipótese Alternativa: H₁:µ₁ ≠µ₂

Tabela 6. 27–Base Vinhos - Teste bilateral, Simulated Annealing X Yamazaki, Conexão

Experimento Modelo (µB1B) Modelo (µB2B) Valor (t_obtido) Decisão

Mec.1 sem backp./ Mec.1 com backp

Yamazaki Simulated Annealing -9.23 _{Rejeita H}B0B

Como a hipótese nula foi rejeitada, o desempenho médio dos métodos são considerados diferentes. A tabela 6.28 mostra o resultado do teste unilateral à esquerda. As hipóteses utilizadas são:

Hipótese Nula: H₀ :µ₁ ≥µ₂ Hipótese Alternativa: H1:µ1 <µ2

Tabela 6. 28– Base Vimhos - Teste unilateral, Simulated Annealing X Yamazaki, Conexão

Experimento Modelo (µB1B) Modelo (µB2B) Valor (t_obtido) Decisão

Mec.1 sem backp./ Mec.1 com backp

Yamazaki Simulated Annealing -9.23 _{Rejeita H}B0B

Mec.2 sem backp. Yamazaki Simulated Annealing -5.70 _{Rejeita H}B0B

Em ambos os casos o melhor desempenho médio foi apresentado pelo algoritmo yamazaki, conseguindo este atingir uma rede de menor complexidade.

Tabu Search X Yamazaki

O estudo é realizado baseado na comparação do desempenho dos algoritmos tabu search e yamazaki para o mecanismo 1 sem backpropagation / mecanismo 1 com backpropagation e mecanismo 2 sem backpropagation.

A tabela 6.29 mostra o resultado do teste bilateral para esses casos, as hipóteses utilizadas são:

Hipótese Nula: H₀ :µ₁ =µ₂ Hipótese Alternativa: H₁:µ₁ ≠µ₂

Tabela 6. 29– Base Vinhos - Teste bilateral, Tabu Search X Yamazaki, Conexão

Experimento Modelo (µB1B) Modelo (µB2B) Valor (t_obtido) Decisão

Mec.1 sem backp./ Mec.1 com backp

Yamazaki Tabu _{Search -10.03 Rejeita H}B0B

Mec.2 sem backp. Yamazaki Tabu Search -15.30 _{Rejeita H}B0B

Como a hipótese nula foi rejeitada, o desempenho médio dos métodos são considerados diferentes. A tabela 6.30 mostra o resultado do teste unilateral à esquerda. As hipóteses utilizadas são:

Hipótese Nula: H₀ :µ₁ ≥µ₂ Hipótese Alternativa: H₁:µ₁ <µ₂

Tabela 6. 30– Base Vinhos - Teste unilateral, Tabu Search X Yamazaki, Conexão

Experimento Modelo (µB1B) Modelo (µB2B) Valor (t_obtido) Decisão

Mec.1 sem backp./ Mec.1 com backp

Yamazaki Tabu _{Search -10.03 Rejeita H}B0B

Mec.2 sem backp. Yamazaki Tabu Search -15.30 _{Rejeita H}B0B

Em ambos os casos o melhor desempenho foi apresentado pelo algoritmo yamazaki, conseguindo este atingir novamente uma rede de menor complexidade.