Algoritmos evolutivos para agrupar información biomédica en un número desconocido de grupos

Este artículo presenta el diseño e implementación de algoritmos evolutivos para resolver el problema de agrupamiento en un número desconocido de grupos. Se proponen operadores evolutivos simples adaptados al problema con el objetivo de mantener la búsqueda evolutiva tan simple como sea posible, para...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Curi, María Eugenia, Carozzi, Lucía, Massobrio, Renzo, Nesmachnow, Sergio, Danoy, Grégoire, Ostaszewski, Marek, Bouvry, Pascal
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2017
Materias:
Ciencias Informáticas
algoritmos evolutivos
enfoque evolutivo
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/65942
http://www.clei2017-46jaiio.sadio.org.ar/sites/default/files/Mem/ASAI/asai-06.pdf
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description Este artículo presenta el diseño e implementación de algoritmos evolutivos para resolver el problema de agrupamiento en un número desconocido de grupos. Se proponen operadores evolutivos simples adaptados al problema con el objetivo de mantener la búsqueda evolutiva tan simple como sea posible, para permitir a los métodos propuestos escalar y resolver problemas de gran dimensión. La evaluación experimental se realiza sobre un conjunto de instancias reales del problema, incluyendo un caso real de análisis y categorización de información biomédica del proyecto que propone construir un mapa de la enfermedad de Parkinson. Los principales resultados muestran que el enfoque evolutivo permite calcular soluciones con buenos niveles de compromiso y es capaz de manejar la complejidad de las instancias que involucran información biomédica.
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author Curi, María Eugenia
Carozzi, Lucía
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