Inteligência de enxame aplicada a problemas complexos de análise de dados : agrupamento multiobjetivo e mineração de regras de associação em Data Streams
Tipo
Tese
Data de publicação
2019-02-19
Periódico
Citações (Scopus)
Autores
Cunha, Danilo Souza da
Orientador
Silva, Leandro Nunes De Castro
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Membros da banca
Lopes, Fábio Silva
Oliveira, Pedro Paulo Balbi de
Pereira, André Luiz Vizine
Coelho, Guilherme Palarme
Oliveira, Pedro Paulo Balbi de
Pereira, André Luiz Vizine
Coelho, Guilherme Palarme
Programa
Engenharia Elétrica
Resumo
O crescente acúmulo de dados, das mais diversas origens, traz intrinsecamente a necessidade de desenvolvimento de novas e robustas ferramentas de análise. Dentre os muitos problemas de análise de dados da literatura, dois deles vêm recebendo especial atenção nos últimos anos, tanto no âmbito acadêmico quando no mercado: agrupamento multiobjetivo de dados; e a análise de fluxos de dados (data streams). Ao mesmo tempo, algoritmos inspirados no comportamento de sistemas biológicos vêm sendo aplicados com sucesso na solução de problemas complexos, como os anteriormente citados. É nesse contexto que propomos duas novas versões de algoritmos de inteligência de enxame para resolver esses problemas. Mais especificamente, um algoritmo inspirado no comportamento coletivo de abelhas é usado para resolver o problema de agrupamento multiobjetivo, enquanto uma ferramenta inspirada na tomada de decisão coletiva de bactérias é usada para minerar regras de associação em fluxos de dados. Os algoritmos são potencialmente aplicáveis aos problemas em questão e a contribuição principal dessa tese é a investigação da adaptação deles e posterior aplicação em problemas complexos de mineração de dados, já citados. Este documento traz a fundamentação teórica necessária ao desenvolvimento e compreensão da pesquisa, apresenta os modelos propostos e os resultados experimentais obtidos, a conclusão do desempenho atingido e uma reflexão sobre os próximos passos a serem dados.
Descrição
Palavras-chave
inteligência de enxame , colônias de abelhas , colônias de bactérias , agrupamento multiobjetivo , regras de associação , fluxos de dados
Assuntos Scopus
Citação
CUNHA, Danilo Souza da. Inteligência de enxame aplicada a problemas complexos de análise de dados : agrupamento multiobjetivo e mineração de regras de associação em Data Streams. 2019. 137 f. Tese (Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, São Paulo, 2019