CBA2018-1280 Sistemas Inteligentes

ALGORITMO BIOBJETIVO BASEADO EM ENXAME DE PARTÍCULAS APLICADO À CLASSIFICAÇÃO DE DADOS HÍBRIDOS

Ana Cláudia de Moura Laurentino¹; João Batista Mendes¹; Marcos Flávio Silveira Vasconcelos D'angelo¹; Guilherme Barbosa Vilela¹

¹ Universidade Estadual de Montes Claros

Baixar PDF doi:10.20906/CPS/CBA2018-1280

Resumo

Uma versão biobjetivo do algoritmo PSO é apresentada para classificação de dados híbridos. O algoritmo proposto, chamado, neste trabalho, de hPSO, implementa uma rotina para geração do enxame inicial e um mecanismo para perturbação das partículas. Cada funcionalidade desenvolvida pelo hPSO é descrita individualmente. Os resultados obtidos indicam que o algoritmo proposto é promissor para classificação de dados híbridos.

Palavras-chave: PSO multiobjetivo; Mineração de dados; Classificação de dados híbridos

Como citar

Ana Cláudia de Moura Laurentino; João Batista Mendes; Marcos Flávio Silveira Vasconcelos D'angelo; Guilherme Barbosa Vilela. “ALGORITMO BIOBJETIVO BASEADO EM ENXAME DE PARTÍCULAS APLICADO À CLASSIFICAÇÃO DE DADOS HÍBRIDOS”. XXII Congresso Brasileiro de Automática. CBA2018. 2018. DOI: 10.20906/CPS/CBA2018-1280