Abordagens heurísticas para problemas de agrupamentos - Dalila Ribeiro Serpa (2011)
Os problemas de agrupamentos surgiram da necessidade de se agrupar dados a fim de entender um objeto ou um fenômeno ainda desconhecidos. O agrupamento é feito com base na similaridade entre os objetos de um conjunto de dados, em que os mais similares ficam no mesmo grupo. Este trabalho propõe três novas abordagens heurísticas para problemas de agrupamentos: a meta-heurística Busca em Vizinhança Variável (VNS, do inglês Variable Neighborhood Search), a meta-heurística Busca Local Iterativa (ILS, do ingles Iterated Local Search e o método híbrido Busca por Agrupamentos (CS, do inglês Clustering Search). O VNS é caracterizado por realizar buscas em vizinhanças distantes. O ILS realiza perturbações em uma solução gerando novas soluções de partida para a busca local. O CS, chamado de método híbrido por utilizar uma combinação de meta-heurísticas com busca local, é caracterizado por realizar buscas em regiões promissoras à melhoria da solução. Neste trabalho, estes algoritmos utilizarão a abordagem de particionamento em cliques para realizar o clustering. Os clusters obtidos pelos algoritmos serão avaliados por dois índices de validação externa: Rand e Corrected Rand. Além disso, uma pequena aplicação em classificação de imagens será apresentada. E por fim, os resultados obtidos serão comparados com outros algoritmos da literatura.