Algoritmo genético compacto com dominância para seleção de variáveis

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dc.contributor.advisor-co1Soares, Telma Woerle de Lima
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6296363436468330eng
dc.contributor.advisor1Soares, Anderson da Silva
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1096941114079527eng
dc.contributor.referee1Soares, Anderson da Silva
dc.contributor.referee2Soares, Telma Woerle de Lima
dc.contributor.referee3Coelho , Clarimar José
dc.contributor.referee4Dias , Jailson Cardoso
dc.creatorNogueira, Heber Valdo
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/2529656171716581eng
dc.date.accessioned2017-05-23T11:37:51Z
dc.date.issued2017-04-20
dc.description.abstractThe features selection problem consists in to select a subset of attributes that is able to reduce computational processing and storage resources, decrease curse of dimensionality effects and improve the performance of predictive models. Among the strategies used to solve this type of problem, we highlight evolutionary algorithms, such as the Genetic Algorithm. Despite the relative success of the Genetic Algorithm in solving various types of problems, different improvements have been proposed in order to improve their performance. Such improvements focus mainly on population representation, search mechanisms, and evaluation methods. In one of these proposals, the Genetic Compact Algorithm (CGA) arose, which proposes new ways of representing the population and guide the search for better solutions. Applying this type of strategy to solve the problem of variable selection often involves overfitting. In this context, this work proposes the implementation of a version of the Compact Genetic Algorithm to minimize more than one objective simultaneously. Such algorithm makes use of the concept of Pareto dominance and, therefore, is called Genetic Algorithm Compacted with Dominance (CGAD). As a case study, to evaluate the performance of the proposed algorithm, AGC-D is combined with Multiple Linear Regression (MLR) to select variables to better predict protein concentration in wheat samples. The proposed algorithm is compared to CGA and the Mutation-based Compact Genetic Algorithm. The results indicate that the CGAD is able to select a small set of variables, reducing the prediction error of the calibration model, reducing the possibility of overfitting.eng
dc.description.provenanceSubmitted by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2017-05-23T11:37:07Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Heber Valdo Nogueira - 2017.pdf: 1812540 bytes, checksum: 14c0f7496303095925cd3ae974fd4b7b (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)eng
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dc.description.resumoO problema de seleção de variáveis consiste em selecionar um subconjunto de atributos que seja capaz reduzir os recursos computacionais de processamento e armazenamento, diminuir os efeitos da maldição da dimensionalidade e melhorar a performance de modelos de predição. Dentre as estratégias utilizadas para solucionar esse tipo de problema, destacam-se os algoritmos evolutivos, como o Algoritmo Genético. Apesar do relativo sucesso do Algoritmo Genético na solução de variados tipos de problemas, diferentes propostas de melhoria têm sido apresentadas no sentido de aprimorar seu desempenho. Tais melhorias focam, sobretudo, na representação da população, nos mecanismos de busca e nos métodos de avaliação. Em uma dessas propostas, surgiu o Algoritmo Genético Compacto (AGC), que propõe novas formas de representar a população e de conduzir a busca por melhores soluções. A aplicação desse tipo de estratégia para solucionar o problema de seleção de variáveis, muitas vezes implica no overfitting. Diversas pesquisas na área têm indicado a abordagem multiobjetivo pode ser capaz de mitigar esse tipo de problema. Nesse contexto, este trabalho propõe a implementação de uma versão do Algoritmo Genético Compacto capaz de minimizar mais de um objetivo simultaneamente. Tal algoritmo faz uso do conceito de dominância de Pareto e, por isso, é chamado de Algoritmo Genético Compacto com Dominância (AGC-D). Como estudo de caso, para avaliar o desempenho dos algoritmos propostos, o AGC-D é combinado com a Regressão Linear Múltipla (RLM) com o objetivo de selecionar variáveis para melhor predizer a concentração de proteína em amostras de trigo. O algoritmo proposto é comparado ao AGC e ao AGC com operador de mutação. Os resultados obtidos indicam que o AGC-D é capaz de selecionar um pequeno conjunto de variáveis, reduzindo o erro de predição do modelo de calibração e minimizando a possibilidade de overfitting.eng
dc.formatapplication/pdf*
dc.identifier.citationNOGUEIRA, H. V. Algoritmo genético compacto com dominância para seleção de variáveis. 2017. 64 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Goiás, Goiânia, 2017.eng
dc.identifier.urihttp://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/7360
dc.languageporeng
dc.publisherUniversidade Federal de Goiáseng
dc.publisher.countryBrasileng
dc.publisher.departmentInstituto de Informática - INF (RG)eng
dc.publisher.initialsUFGeng
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Ciência da Computação (INF)eng
dc.rightsAcesso Aberto
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectSeleção de variáveispor
dc.subjectAlgoritmo genético compactopor
dc.subjectOtimização multiobjetivopor
dc.subjectFeature selectioneng
dc.subjectCompact genetic algorithmeng
dc.subjectMultiobjective optimizationeng
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOeng
dc.titleAlgoritmo genético compacto com dominância para seleção de variáveiseng
dc.title.alternativeCompact genetic algorithm with dominance for variable selectioneng
dc.typeDissertaçãoeng

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