Título: Evoluindo os pesos de uma Rede Neural Artificial uma abordagem Multiobjetivo
Autores: Strickler, Andrei; Pozo, Aurora
Resumo: Este artigo compara o treinamento de um Perceptron de Múltiplas Camadas usando Algoritmos Evolutivos Multiobjetivo (MOEA). Dois MOEAs foram usados: Speed constraint MultiObjective Particle Swarm Optimization (SMPSO) e o Algoritmo Evolutivo Multiobjetivo baseado em decomposição com Alocação de Recursos Dinâmicos (MOEA/D-DRA). Algumas combinações de valores para os parâmetros desses algoritmos foram aplicados para o problema de classificação. Para comparar os resultados dos algoritmos aplicou-se o Hypervolume como um indicador de qualidade, e a partir da média deste indicador foram realizados os testes estatísticos de Kruskal Willis para comparar os resultados obtidos.
Palavras-chave: Algoritmos Multi-objetivos; SMPSO; MOEA/D-DRA; Redes Neurais Artificiais; Problema de Classificação
Páginas: 6
Código DOI: 10.21528/CBIC2015-106
Artigo em pdf: cbic2015_submission_106.pdf
Arquivo BibTeX: cbic2015_submission_106.bib