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Tipo do documento: Artigo
Título: A GPU-based implementation of the firefly algorithm for variable selection in multivariate calibration problems
Autor: Paula, Lauro Cássio Martins de
Soares, Anderson da Silva
Lima, Telma Woerle de
Delbem, Alexandre Cláudio Botazzo
Coelho, Clarimar José
Galvão Filho, Arlindo Rodrigues
Abstract: Several variable selection algorithms in multivariate calibration can be accelerated using Graphics Processing Units (GPU). Among these algorithms, the Firefly Algorithm (FA) is a recent proposed metaheuristic that may be used for variable selection. This paper presents a GPU-based FA (FA-MLR) with multiobjective formulation for variable selection in multivariate calibration problems and compares it with some traditional sequential algorithms in the literature. The advantage of the proposed implementation is demonstrated in an example involving a relatively large number of variables. The results showed that the FA-MLR, in comparison with the traditional algorithms is a more suitable choice and a relevant contribution for the variable selection problem. Additionally, the results also demonstrated that the FAMLR performed in a GPU can be five times faster than its sequential implementation.
País: Estados unidos
Unidade acadêmica: Instituto de Informática - INF (RG)
Citação: PAULA, Lauro C. M. de; SOARES, Anderson S.; LIMA, Telma W.; DELBEM, Alexandre C. B.; COELHO, Clarimar J.; GALVÃO FILHO, Arlindo R. A GPU-based implementation of the firefly algorithm for variable selection in multivariate calibration problems. Plos One, San Francisco, v. 9, n. 12, p. e114145, Dec. 2014.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
Identificador do documento: 10.1371/journal.pone.0114145
Identificador do documento: 10.1371/journal.pone.0114145
URI: http://repositorio.bc.ufg.br/handle/ri/18017
Data de publicação: Dez-2014
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