Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2019 |
| Autor(a) principal: |
Pacheco, Tatiane Martins
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| Orientador(a): |
Menezes, Victor Ströele de Andrade
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| Banca de defesa: |
Bernardino, Heder Soares
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Arroyo, José Elias Cláudio
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| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação
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| Departamento: |
ICE – Instituto de Ciências Exatas
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Área do conhecimento CNPq: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/10233
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Resumo: |
Métodos aproximativos são amplamente utilizados na resolução de problemas computacionais complexos, uma vez que são capazes de apresentar resultados significativos em relação à qualidade da solução em um tempo satisfatório. Esta dissertação aborda o problema do agrupamento automático, reconhecidamente NP-difícil. Para resolver o problema, o trabalho propõe uma metaheurística baseada em inteligência coletiva, inspirada no comportamento das formigas, denominado Anthill. O índice de silhueta foi utilizado para medir a qualidade dos clusters gerados. Os resultados obtidos pelo Anthill foram comparados com os resultados obtidos na literatura e os experimentos realizados indicam que o algoritmo é capaz de encontrar clusters que representam bem a distribuição original dos dados. Entretanto, durante a avaliação, foi identificado que o tempo de processamento exigido pelo Anthill pode impactar na sua escalabilidade, sendo um impeditivo para o seu uso na resolução de problemas de grande porte. Assim, foi proposta uma versão paralelizada do algoritmo e os experimentos foram reconduzidos. Os resultados finais foram analisados considerando as métricas de Speedup e Eficiência, mantendo os mesmos índices de silhuetas encontrados na versão sequencial. |
