Improving Group Search Optimization Through Local Search Heuristics for Automatic Data Clustering

Abstract

Neste trabalho, três models de Agrupamento Automático de Dados, baseados na meta-heurística de Otimização por Busca em Grupo (GSO), são introduzidos, chamados RHGSO, ADHGSO e BDHGSO. Nos modelos propostos, a busca global do GSO é melhorada através de heurísticas de busca local adaptadas ao contexto de Agrupamento Automático de Dados, onde operações de ativação, desativação e substituição de centroides de agrupamentos são executadas, objetivando a realização de perturbações que visam o aumento da velocidade de exploração do grupo do GSO. Os algoritmos propostos são comparados a outros Algoritmos Evolucionários e de Inteligência de Enxames da literatura, apresentando resultados promissores.