logotipo ence

 

Tardes Culturais.
v_SEMIC.
Seloge.
Processo Seletivo 2022.
Processo Seletivo 2022.
Livro 20 anos PPG
Núcleo ENCE Covid-19
Agenda de Eventos Externos
SAS
1/9 
start stop bwd fwd

 
 
 
atividades
 
 
LogoHub
 
 
ico rbe.fw
 
 

Qualificação de Tese de Doutorado de Leandro Lins Marino

ESCOLA NACIONAL DE CIÊNCIAS ESTATÍSTICAS

Pós-Graduação em População, Território e Estatísticas Públicas

Qualificação de Tese de Doutorado

 

A Escola Nacional de Ciências Estatísticas convida para a Qualificação de Tese de Doutorado intitulada:Algoritmos de otimização aplicados ao problema de agrupamento com seleção de variáveis

Aluno: Leandro Lins Marino

Data: 30 de Abril de 2021Sexta-Feira

Horário: 14h00m

Resumo Tese: Em face às tecnologias atuais utilizadas para coleta, análise e disseminação de dados, a produção de informações associadas às mais variadas temáticas tem se multiplicado. Concomitantemente, há um crescimento expressivo nos conjuntos de dados, tanto na quantidade de registros quanto em suas dimensões (variáveis). Entretanto, nem todas as variáveis disponíveis nesses dados são necessárias ou contribuem de maneira efetiva para a produção de análises, o que implica buscar alternativas para a resolução do Problema de Seleção de Variáveis (PSV). Esse problema possui um papel de grande importância no processo analítico, em especial, quando são analisados conjuntos de dados com alta dimensionalidade. Quando abordado como um problema de otimização, o PSV é classificado como um problema de alta complexidade, o que torna difícil ou mesmo inviável o uso abordagens exatas, visto o tempo computacional demandado. Diante de tal complexidade, este projeto de qualificação traz novas propostas para a resolução do PSV, considerando o desenvolvimento de algoritmos de otimização baseados em meta-heurísticas, e que foram combinados com diferentes algoritmos de agrupamento, medidas de distância, índices de validação e funções objetivo. Mais especificamente, para resolver o PSV, foram considerados dois caminhos distintos: por meio de uma Heurística Construtiva e através de algoritmos baseados na meta-heurística Algoritmo Genético de Chaves Aleatórias Viciadas (BRKGA, do inglês Biased Random-Key Genetic Algorithm. Em particular, foram propostos BRKGAs com três decodificadores, sendo um de natureza aleatória, um que aborda a Análise de Agrupamentos e o outro por meio de Análise de Componentes Principais. De forma a avaliar o desempenho dos algoritmos propostos quanto à qualidade das soluções produzidas tanto para o problema de agrupamento, quanto em relação à identificação das variáveis mais relevantes, foram realizados experimentos computacionais com conjuntos de dados reais e artificiais. Os resultados obtidos até o momento indicam que a metodologia proposta constitui um caminho promissor para a resolução do PSV.

Palavras-chave: Análise de Agrupamento. Seleção de variáveis e atributos. Algoritmos de Otimização. Algoritmo Genético. BRKGA

Banca examinadora:

Dr. José André de Moura Brito (ENCE/IBGE) - Orientador

Dr. Gustavo Silva Semaan (UFF). - Coorientador

Dr. Gustavo da Silva Ferreira (ENCE/IBGE)

Dr. Flávio Marcelo Tavares Montenegro (ENCE/IBGE)

Dr. Leonardo Silva de Lima (UFPR)

Coordenação de Pós-Graduação

Angelita Alves de Carvalho

Endereço: Rua André Cavalcanti, 106 - Bairro de Fátima - CEP 20231-050 - Rio de Janeiro