Made available in DSpace on 2018-08-02T00:03:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_10153_Ata de Defesa.pdf: 578624 bytes, checksum: 39238ca4fbe94b75bd6a39b7b15f70ea (MD5) Previous issue date: 2016-09-16 / O GROOVE é uma ferramenta de transformação de grafos utilizada para criar e verificar modelos baseados em grafos. Para tal verificação, é realizada a exploração exaustiva do espaço de estados onde todos os possíveis estados relativos a um modelo são gerados. Contudo, existem importantes classes de sistemas que geram um espaço de estados muito grande ou até mesmo infinito, inviabilizando o uso da exploração exaustiva. Neste trabalho, é proposto um algoritmo de busca guiada que utiliza uma métrica dedistância entre grafos para tomar decisões ao caminhar na busca pelo estado objetivo. Os experimentos mostram que a busca guiada é bem eficiente quando comparado com a exploração exaustiva, permitindo a redução de quase 95% no número de estados explorados.

Submitted by Lucas Guerreiro null (lucasg@rc.unesp.br) on 2017-10-16T22:03:24Z No. of bitstreams: 1 LucasGuerreiro_dissertacao.pdf: 2072249 bytes, checksum: 03cb08b42175616dd567a364cf201bcd (MD5) / Approved for entry into archive by Monique Sasaki (sayumi_sasaki@hotmail.com) on 2017-10-18T18:42:00Z (GMT) No. of bitstreams: 1 guerreiro_l_me_sjrp.pdf: 2072249 bytes, checksum: 03cb08b42175616dd567a364cf201bcd (MD5) / Made available in DSpace on 2017-10-18T18:42:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 guerreiro_l_me_sjrp.pdf: 2072249 bytes, checksum: 03cb08b42175616dd567a364cf201bcd (MD5) Previous issue date: 2017-09-01 / O Aprendizado de Máquina é uma área que vem crescendo nos últimos anos e é um dos destaques dentro do campo de Inteligência Artificial. Atualmente, uma das subáreas mais estudadas é o Aprendizado Semi-Supervisionado, principalmente pela sua característica de ter um menor custo na rotulação de dados de exemplo. A categoria de modelos baseados em grafos é a mais ativa nesta subárea, fazendo uso de estruturas de redes complexas. O algoritmo de competição e cooperação entre partículas é uma das técnicas deste domínio. O algoritmo provê acurácia de classificação compatível com a de algoritmos do estado da arte, e oferece um custo computacional inferior à maioria dos métodos da mesma categoria. Neste trabalho é apresentado um estudo sobre Aprendizado Semi-Supervisionado, com ênfase em modelos baseados em grafos e, em particular, no Algoritmo de Competição e Cooperação entre Partículas (PCC). O objetivo deste trabalho é propor um novo algoritmo de competição e cooperação entre partículas baseado neste modelo, com mudanças na caminhada pelo grafo, com informações de dominância sendo mantidas nas arestas ao invés dos nós; as quais possam melhorar a acurácia de classificação ou ainda o tempo de execução em alguns cenários. É proposta também uma metodologia de avaliação da rede obtida com o modelo de competição e cooperação entre partículas, para se identificar a melhor métrica de distância a ser aplicada em cada caso. Nos experimentos apresentados neste trabalho, pode ser visto que o algoritmo proposto teve melhor acurácia do que o PCC em algumas bases de dados, enquanto o método de avaliação de métricas de distância atingiu também bom nível de precisão na maioria dos casos. / Machine Learning is an increasing area over the last few years and it is one of the highlights in Artificial Intelligence area. Nowadays, one of the most studied areas is Semi-supervised learning, mainly due to its characteristic of lower cost in labeling sample data. The most active category in this subarea is that of graph-based models, using complex networks concepts. The Particle Competition and Cooperation in Networks algorithm (PCC) is one of the techniques in this field. The algorithm provides accuracy compatible with state of the art algorithms, and it presents a lower computational cost when compared to most techniques in the same category. In this project, it is presented a research about semi-supervised learning, with focus on graphbased models and, in special, the Particle Competition and Cooperation in Networks algorithm. The objective of this study is to base proposals of new particle competition and cooperation algorithms based on this model, with new dynamics on the graph walking, keeping dominance information on the edges instead of the nodes; which may improve the accuracy classification or yet the runtime in some situations. It is also proposed a method of evaluation of the network built with the Particle Competition and Cooperation model, in order to infer the best distance metric to be used in each case. In the experiments presented in this work, it can be seen that the proposed algorithm presented better accuracy when compared to the PCC for some datasets, while the proposed distance metrics evaluation achieved a high precision level in most cases.