Hybrid Swarm Enhanced Classifier Ensembles - Barbosa, José Matheus Lacerda; Lima, Adriano Marabuco de Albuquerque; Mattos Neto, Paulo Salgado Gomes de; Oliveira, Adriano Lorena Inácio de (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC); 2021: Anais do XVIII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e ComputacionalDO - 10.5753/eniac.2021.18263, 2021)
Os Sistemas de Multi-Classificadores (MCSs) constituem um dos paradigmas mais competitivos para a obtenção de classificações precisas no campo do aprendizado de máquina. Este artigo busca avaliar se a utilização de algoritmos híbridos de enxames pode melhorar a performance dos MCSs por meio da otimização de pesos em combinações por voto majoritário ponderado. A metodologia proposta rendeu resultados competitivos em 25 conjuntos de dados de referência. Adotou-se a acurácia como função objetivo a ser maximizada pelas seguintes meta-heurísticas: otimização do exame de partículas (PSO), a colônia artificial de abelhas (ABC), e a alternativa híbrida das anteriores usando a técnica de multi enxames dinâmicos (DM-PSO-ABC).