| Processo: | 14/23564-0 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Iniciação Científica |
| Data de Início da vigência: | 01 de janeiro de 2015 |
| Data de Término da vigência: | 31 de julho de 2015 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Teoria da Computação |
| Pesquisador responsável: | Marcelo da Silva Reis |
| Beneficiário: | Gustavo Estrela de Matos |
| Instituição Sede: | Instituto Butantan. Secretaria da Saúde (São Paulo - Estado). São Paulo , SP, Brasil |
| Vinculado ao auxílio: | 13/07467-1 - CeTICS - Centro de Toxinas, Imuno-Resposta e Sinalização Celular, AP.CEPID |
| Assunto(s): | Otimização combinatória Reconhecimento de padrões |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Otimização Combinatória | Problema U-curve | Reconhecimento de Padrões | Reticulado Booleano | Robdd | Seleção de Características | Otimização |
Resumo O problema de otimização U-curve pode ser utilizado para modelar problemas em diversas áreas; por exemplo, o problema de seleção de características em Reconhecimento de Padrões. Um algoritmo ótimo para abordar o problema U-curve é o U-Curve-Search (UCS). Esse algoritmo alcançou resultados promissores na solução desse problema, pois computa poucas vezes a função custo; porém, em sua atual implementação, UCS tem problemas de escalabilidade, o que se deve em grande medida à utilização de listas duplamente encadeadas para armazenar o controle do espaço de busca já percorrido pelo algoritmo. Dessa forma, propomos neste projeto de Iniciação Científica a investigação do uso de diagramas de decisão binária reduzidos e ordenados (ROBDDs) como solução de estrutura de dados para controlar o espaço de busca já percorrido pelo algoritmo UCS. Utilizaremos ROBDDs para desenvolver uma nova versão do UCS, que será implementada e testada utilizando o arcabouço featsel. Realizaremos testes com instâncias artificiais e também dados de problemas reais, tais como o desenho de W-operadores. Esperamos que a nova versão do algoritmo UCS seja eficiente também do ponto de vista de consumo de tempo computacional, tornando o algoritmo competitivo para resolver problemas práticos que possam ser descritos como um problema U-curve. (AU) | |
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