Paralelização de algoritmos APS e Firefly para seleção de variáveis em problemas de calibração multivariada

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dc.contributor.advisor1Soares, Anderson da Silva
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1096941114079527por
dc.contributor.referee1Soares, Anderson da Silva
dc.contributor.referee2Martins, Wellington Santos
dc.contributor.referee3Coelho, Clarimar José
dc.creatorPaula, Lauro Cássio Martins de
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/4467252868250571por
dc.date.accessioned2014-10-21T18:37:00Z
dc.date.issued2014-07-15
dc.description.abstractThe problem of variable selection is the selection of attributes for a given sample that best contribute to the prediction of the property of interest. Traditional algorithms as Successive Projections Algorithm (APS) have been quite used for variable selection in multivariate calibration problems. Among the bio-inspired algorithms, we note that the Firefly Algorithm (AF) is a newly proposed method with potential application in several real world problems such as variable selection problem. The main drawback of these tasks lies in them computation burden, as they grow with the number of variables available. The recent improvements of Graphics Processing Units (GPU) provides to the algorithms a powerful processing platform. Thus, the use of GPUs often becomes necessary to reduce the computation time of the algorithms. In this context, this work proposes a GPU-based AF (AF-RLM) for variable selection using multiple linear regression models (RLM). Furthermore, we present two APS implementations, one using RLM (APSRLM) and the other sequential regressions (APS-RS). Such implementations are aimed at improving the computational efficiency of the algorithms. The advantages of the parallel implementations are demonstrated in an example involving a large number of variables. In such example, gains of speedup were obtained. Additionally we perform a comparison of AF-RLM with APS-RLM and APS-RS. Based on the results obtained we show that the AF-RLM may be a relevant contribution for the variable selection problem.eng
dc.description.provenanceSubmitted by Jaqueline Silva (jtas29@gmail.com) on 2014-10-21T18:36:43Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Lauro Cássio Martins de Paula - 2014.pdf: 2690755 bytes, checksum: 3f2c0a7c51abbf9cd88f38ffbe54bb67 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5)eng
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dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2014-10-21T18:37:00Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Lauro Cássio Martins de Paula - 2014.pdf: 2690755 bytes, checksum: 3f2c0a7c51abbf9cd88f38ffbe54bb67 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Previous issue date: 2014-07-15eng
dc.description.resumoO problema de seleção de variáveis consiste na seleção de atributos de uma determinada amostra que melhor contribuem para a predição da propriedade de interesse. O Algoritmo das Projeções Sucessivas (APS) tem sido bastante utilizado para seleção de variáveis em problemas de calibração multivariada. Entre os algoritmos bioinspirados, nota-se que o Algoritmo Fire f ly (AF) é um novo método proposto com potencial de aplicação em vários problemas do mundo real, tais como problemas de seleção de variáveis. A principal desvantagem desses dois algoritmos encontra-se em suas cargas computacionais, conforme seu tamanho aumenta com o número de variáveis. Os avanços recentes das Graphics Processing Units (GPUs) têm fornecido para os algoritmos uma poderosa plataforma de processamento e, com isso, sua utilização torna-se muitas vezes indispensável para a redução do tempo computacional. Nesse contexto, este trabalho propõe uma implementação paralela em GPU de um AF (AF-RLM) para seleção de variáveis usando modelos de Regressão Linear Múltipla (RLM). Além disso, apresenta-se duas implementações do APS, uma utilizando RLM (APS-RLM) e uma outra que utiliza a estratégia de Regressões Sequenciais (APS-RS). Tais implementações visam melhorar a eficiência computacional dos algoritmos. As vantagens das implementações paralelas são demonstradas em um exemplo envolvendo um número relativamente grande de variáveis. Em tal exemplo, ganhos de speedup foram obtidos. Adicionalmente, realiza-se uma comparação do AF-RLM com o APS-RLM e APS-RS. Com base nos resultados obtidos, mostra-se que o AF-RLM pode ser uma contribuição relevante para o problema de seleção de variáveis.por
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESpor
dc.formatapplication/pdf*
dc.identifier.citationPAULA, Lauro Cássio Martins de. Paralelização de algoritmos APS e Firefly para seleção de variáveis em problemas de calibração multivariada. 2014. 81 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Goiás, Goiânia, 2014.por
dc.identifier.urihttp://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/3418
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de Goiáspor
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.departmentInstituto de Informática - INF (RG)por
dc.publisher.initialsUFGpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Ciência da Computação (INF)por
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectAlgoritmo das projeções sucessivaspor
dc.subjectSeleção de variáveispor
dc.subjectCalibração multivariadapor
dc.subjectGPUpor
dc.subjectRegressão linear múltiplapor
dc.subjectAlgoritmo fireflyeng
dc.subjectSuccessive projections algorithmeng
dc.subjectVariable selectioneng
dc.subjectMultivariate calibrationeng
dc.subjectMultiple linear regressioneng
dc.subjectFirefly algorithmeng
dc.subject.cnpqTEORIA DA COMPUTACAO::ANALISE DE ALGORITMOS E COMPLEXIDADE DE COMPUTACAOpor
dc.thumbnail.urlhttp://repositorio.bc.ufg.br/tede/retrieve/10753/Disserta%c3%a7%c3%a3o%20-%20Lauro%20C%c3%a1ssio%20Martins%20de%20Paula%20-%202014.pdf.jpg*
dc.titleParalelização de algoritmos APS e Firefly para seleção de variáveis em problemas de calibração multivariadapor
dc.title.alternativeParallelization of APF and Firefly algorithms for variable selection in multivariate calibration problemseng
dc.typeDissertaçãopor

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