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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

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.

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, 2017. Citações Web of Science: 0.

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