Busca avançada
Ano de início
Entree

Aplicação de Algoritmos Genéticos Multiobjetivo ao Problema de Seleção de Atributos

Processo: 09/12963-2
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Mestrado
Vigência (Início): 01 de março de 2010
Vigência (Término): 31 de dezembro de 2010
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Ana Carolina Lorena
Beneficiário:Newton Spolaôr
Instituição-sede: Centro de Matemática, Computação e Cognição (CMCC). Universidade Federal do ABC (UFABC). Ministério da Educação (Brasil). Santo André , SP, Brasil
Assunto(s):Algoritmos genéticos   Otimização multiobjetivo
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Algoritmos Geneticos | otimização multiobjetivo | Seleção de Atributos | Análise Inteligente de Dados

Resumo

A ocorrência de atributos irrelevantes e/ou redundantes em Bases de Dados pode prejudicar o desempenho de processos computacionais de extração de conhecimento, o que motiva a aplicação da tarefa de Seleção de Atributos. A natureza combinatorial deste problema é apropriada para o uso de métodos heurísticos, como os Algoritmos Genéticos, de modo a obter ou aproximar subconjuntos de atributos ótimos. Em muitas aplicações de Seleção de Atributos deseja-se otimizar objetivos conflitantes, como o desempenho preditivo de um subconjunto de atributos e a cardinalidade desse subconjunto. Essas características possibilitam a formulação da tarefa de Seleção de Atributos como um problema de Otimização Multiobjetivo. Este projeto tem como objetivo estudar e propor um método que envolva o uso de Algoritmos Genéticos multiobjetivo no problema de Seleção de Atributos, considerando os avanços que vêm sendo obtidos no estado da arte correlato.

Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre a bolsa:
Matéria(s) publicada(s) em Outras Mídias (0 total):
Mais itensMenos itens
VEICULO: TITULO (DATA)
VEICULO: TITULO (DATA)

Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
SPOLAOR, NEWTON; LORENA, ANA CAROLINA; LEE, HUEI DIANA. Feature Selection via Pareto Multi-objective Genetic Algorithms. APPLIED ARTIFICIAL INTELLIGENCE, v. 31, n. 9-10, p. 764-791, . (09/12963-2, 12/22608-8)

Por favor, reporte erros na lista de publicações científicas escrevendo para: cdi@fapesp.br.