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

ANA C. M. LAURENTINO; JOÃO  BATISTA MENDES; MARCOS  FLÁVIO SILVEIRA VASCONCELOS D'ANGELO; GUILHERME  BARBOSA VILELA

doi:10.20906/CBA2022/695

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.