Algoritmo genético restrito por listas tabu no contexto de mineração de dados

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorRamirez Pozo, Aurora Trinidad-
Autor(es): dc.contributorUniversidade Federal do Paraná. Setor de Ciencias Exatas. Programa de Pós-Graduaçao em Informática-
Autor(es): dc.creatorLopes, Fábio Mendonça-
Data de aceite: dc.date.accessioned2019-08-22T00:19:35Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2019-08-22T00:19:35Z-
Data de envio: dc.date.issued2011-02-08-
Data de envio: dc.date.issued2011-02-08-
Data de envio: dc.date.issued2011-02-08-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://hdl.handle.net/1884/25094-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/1884/25094-
Descrição: dc.descriptionResumo O presente trabalho teve como objetivo a obtenção e implementação de um algoritmo de geração de um classificador, no contexto da Mineração de Dados. Este classificador utilizou Algoritmos Genéticos (AGs). Alguns dos fundamentos que justificaram a escolha deste paradigma, foram baseados em sua grande capacidade em lidar com ruídos, dados inválidos ou imprecisos e, sua facilidade de adaptação frente à diferentes domínios de dados. A principal contribução do algoritmo projetado é a utilização de listas tabu restringindo o processo de seleção do AG. Esta restrição permite gerar um conjunto de regras potenciais para o classificador. Este tipo de estrategia foi proposta recentemente para trabalhar com funções multimodais e ainda não tinha sido avaliado seu comportamento no contexto de mineração de dados. Para análise da eficiência do algoritmo implementado foram realizados testes em cinco bases de dados, e os resultados comparados a 34 algoritmos classificadores. Posteriormente, foram realizados testes com adição de ruídos nas bases de dados. O algoritmo implementado demonstrou ser efeciente e robusto. A estratégia utilizada para manter a diversidade do AGs se mostrou válida, pois mesmo na utilização de populações menores, o algoritmo conseguiu manter sua precisão de classificação. A maior dificuldade encontrada no algoritmo foi o ajuste da medida de distância, parâmetro utilizado para as listas Tabu, o que afetou diretamente os resultados da precisão de classificação do algoritmo.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
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Palavras-chave: dc.subjectTeses-
Palavras-chave: dc.subjectAlgoritmos geneticos-
Título: dc.titleAlgoritmo genético restrito por listas tabu no contexto de mineração de dados-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional - Rede Paraná Acervo

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