Algoritmo do Morcego para Seleção de Variáveis em Calibração Multivariada
Revista Arithmós - Revista da Escola de Ciências Exatas e da Computação(2019)
摘要
Selecionar variaveis consiste em escolher um subconjunto de caracteristicas, que fornecem informacoes uteis, em um grande conjunto de dados. Nesse contexto, a calibracao multivariada e um campo de estudo que utiliza tecnicas estatisticas para construir modelos matematicos, os quais estabelecem um aprendizado sobre os dados. Para construir tais modelos, muitas vezes torna-se necessario utilizar tecnicas de selecao de variaveis. Algoritmos bioinspirados tem sido adaptados e utilizados como metodos de selecao por diversos trabalhos na literatura. O Algoritmo do Morcego (BA, do ingles Bat Algorithm) e uma meta-heuristica inspirada na ecolocalizacao dos morcegos, no qual cada morcego pode ser considerado como uma possivel solucao para o espaco de busca. Com isso, este trabalho propoe uma implementacao do BA para a selecao de variaveis em problemas de calibracao multivariada. Os resultados demonstram que o nosso BA e ate tres vezes melhor que metodos tradicionais em relacao a capacidade preditiva de modelos de calibracao.
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