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http://hdl.handle.net/1843/38359
Type: | Dissertação |
Title: | Aprendizagem estrutural de redes bayesianas utilizando algoritmo genético multi-agente |
Authors: | Itallo Guilherme Machado |
First Advisor: | Michel Bessani |
First Referee: | Carlos Dias Maciel |
Second Referee: | Eduardo Gontijo Carrano |
Abstract: | Esse trabalho aborda o aprendizado estrutural de redes Bayesianas. Esse aprendizado da rede quemelhor representa os dados disponíveis é um problema Np-difícil. O objetivo é a adaptação doAlgoritmo Genético Multi-Agente (MAGA) para o aprendizado estrutural de redes Bayesianas.No algoritmo MAGA são utilizados os elementos de um sistema multi-agente com mecanismosdos algoritmos genéticos. Nesse trabalho, foram implementadas duas configurações do MAGA,as quais foram comparadas com outros algoritmos da literatura. Os resultados demonstraramque as duas configurações do MAGA apresentaram bons desempenhos no aprendizado estruturalde redes Bayesianas, principalmente em instâncias com muitas variáveis e grandes volumes dedados. |
Abstract: | This work approaches the structural learning of Bayesian networks. The task of learning a Bayesian Network from data is an Np-hard problem. We present the Multi-Agent Genetic Algorithm (MAGA) to learn Bayesian network structures. The MAGA algorithm uses the elements of a multi-agent system, such as communication between agents, their interaction with the environment, and the mechanisms of genetic algorithms that subject agents to genetic operators. In this study, two configurations of MAGA were implemented, which were compared to other algorithms in the literature. The purpose of this research is to evaluate the performance of the MAGA, mainly in instances with many variables and large volumes of data. The experiment results show that the two configurations of MAGA are effective in learning the Bayesian Network structures, chiefly in instances with many variables and large volumes of data. |
Subject: | Engenharia elétrica Algoritmos genéticos |
language: | por |
metadata.dc.publisher.country: | Brasil |
Publisher: | Universidade Federal de Minas Gerais |
Publisher Initials: | UFMG |
metadata.dc.publisher.department: | ENG - DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA ELÉTRICA |
metadata.dc.publisher.program: | Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica |
Rights: | Acesso Aberto |
URI: | http://hdl.handle.net/1843/38359 |
Issue Date: | 22-Jul-2021 |
Appears in Collections: | Dissertações de Mestrado |
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