Made available in DSpace on 2014-12-17T15:47:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DiogoFO.pdf: 866073 bytes, checksum: bf59c2597aef9b7382b7e14bd4914265 (MD5) Previous issue date: 2008-09-01 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Cient?fico e Tecnol?gico / Multi-classifier systems, also known as ensembles, have been widely used to solve several problems, because they, often, present better performance than the individual classifiers that form these systems. But, in order to do so, it s necessary that the base classifiers to be as accurate as diverse among themselves this is also known as diversity/accuracy dilemma. Given its importance, some works have investigate the ensembles behavior in context of this dilemma. However, the majority of them address homogenous ensemble, i.e., ensembles composed only of the same type of classifiers. Thus, motivated by this limitation, this thesis, using genetic algorithms, performs a detailed study on the dilemma diversity/accuracy for heterogeneous ensembles / Sistemas Multiclassificadores, tamb?m conhecidos como comit?s de classificadores, t?m sido amplamente utilizados para resolver os mais variados problemas, pois em geral t?m melhores desempenhos que os classificadores base que formam esses sistemas. Para que isso ocorra, por?m, ? necess?rio que os classificadores base sejam t?o acurados quanto diversos entre si isso ? conhecido como dilema da diversidade-acur?cia. Dado a sua import?ncia, alguns trabalhos sobre o estudo do omportamento dos comit?s no contexto desse dilema foram propostos. Entretanto, a maioria dos trabalhos estudou tal problema para comit?s homog?neos, ou seja, comit?s formados apenas por classificadores do mesmo tipo. Sendo assim, motivado por esta limita??o, esta disserta??o, usando algoritmos gen?ticos, efetua um estudo mais detalhado sobre o dilema da diversidade-acur?cia em comit?s heterog?neos