MCAC- Monte Carlo Ant Colony : um novo algoritmo estocástico de agrupamento de dados
AUTOR(ES)
José Domingos Albuquerque Aguiar
DATA DE PUBLICAÇÃO
2008
RESUMO
Esta dissertação apresenta um algoritmo inédito de agrupamento de dados que têm como fundamentos o método de Monte Carlo e uma heurística que se baseia no comportamento social das formigas, conhecida como Otimização por Colônias de Formigas. Neste trabalho realizou-se um estudo comparativo do novo algoritmo com outros dois algoritmos de agrupamentos de dados. O primeiro algoritmo é o KMédias que é muito conhecido entre os pesquisadores. O segundo é um algoritmo que utiliza a Otimização por Colônias de Formigas juntamente com um híbrido de outros métodos de otimização. Para implementação desse estudo comparativo utilizaram-se oito conjuntos de dados sendo três conjuntos de dados reais, dois artificiais gerados deterministicamente e três artificiais gerados aleatoriamente. Os resultados do estudo comparativo demonstram que o novo algoritmo identifica padrões nas massas de dados, com desempenho igual ou superior aos outros dois algoritmos avaliados. Neste trabalho investigou-se também a capacidade do novo algoritmo em identificar o número de grupos existentes nos conjuntos dados. Os resultados dessa investigação mostram que o novo algoritmo é capaz de identificar o de número provável de grupos existentes dentro do conjunto de dados.
ASSUNTO(S)
otimização por colônias de formigas exatas e da terra ant colony optimization biometria método de monte carlo otimização matemática data clustering method monte carlo dados estatísticos agrupamento de dados
ACESSO AO ARTIGO
http://200.17.137.108/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=165Documentos Relacionados
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