Resumen

El algoritmo de optimización por enjambre de partículas se introdujo originalmente para resolver problemas de optimización de parámetros continuos. Pronto se modificó para resolver otros tipos de tareas de optimización y también para aplicarse al análisis de datos. En este último caso, sin embargo, hay pocos trabajos en la literatura que traten el problema de construir dinámicamente la arquitectura del sistema. Este trabajo presenta nuevos algoritmos de enjambre de partículas específicamente diseñados para resolver problemas de clasificación. La primera propuesta, denominada Particle Swarm Classifier (PSClass), es una derivación de un algoritmo de agrupación por enjambre de partículas y su arquitectura, como en la mayoría de los clasificadores, está predefinida. La segunda propuesta, denominada Constructive Particle Swarm Classifier (cPSClass), utiliza ideas del sistema inmunitario para construir automáticamente el enjambre. Se realiza un análisis de sensibilidad del procedimiento de crecimiento de cPSClass y una investigación sobre un procedimiento de poda propuesto para este algoritmo. Las propuestas se aplicaron a una amplia gama de bases de datos de la literatura y los resultados muestran que son competitivas en relación con otros enfoques, con la ventaja de tener una arquitectura construida dinámicamente.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:arquitectura, clasificador constructivo de enjambre de partículas, problemas de optimización de parámetros continuos, nuevos algoritmos de enjambre de partículas, algoritmo de optimización de enjambre de partículas, clasificador de enjambre de partículas, algoritmo, literatura, problemas de clasificación, análisis de datos
• Keywords:architecture, constructive particle swarm classifier, continuous parameter optimization problems, new particle swarm algorithms, particle swarm optimization algorithm, particle swarm classifier, algorithm, literature, classification problems, data analysis