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

Authors

  • ANA C. M. LAURENTINO Universidade Estadual de Montes Claros
  • JOÃO BATISTA MENDES Universidade Estadual de Montes Claros
  • MARCOS FLÁVIO SILVEIRA VASCONCELOS D'ANGELO Universidade Estadual de Montes Claros
  • GUILHERME BARBOSA VILELA Universidade Estadual de Montes Claros

DOI:

https://doi.org/10.20906/CBA2022/695

Keywords:

PSO multiobjetivo, Mineração de dados, Classificaçao de dados híbridos

Abstract

Uma versão multiobjetivo 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.

Congresso Brasileiro de Automática CBA

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Published

2020-09-13

Issue

Vol. 1 No. 1 (2019): CBA2018

Section

Articles

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