Comparação de Meta-heurísticas de Agrupamento Aplicados em Dados de Animais Bovinos

Abstract

Os avanços tecnológicos têm transformado o mundo em que vivemos, impactando todos os aspectos da nossa sociedade, desde a forma como nos comunicamos até a forma como realizamos tarefas diárias [4]. A inteligência artificial (IA) tem permitido que máquinas realizem tarefas antes exclusivas dos seres humanos. Algoritmos sofisticados e redes neurais artificiais são capazes de aprender com dados, tomar decisões com base neles e propor soluções para problemas complexos. Aprendizado de Máquina (AM) é uma área da IA em que algoritmos computacionais são projetados para emular a inteligência humana, aprendendo com o ambiente para melhorar gradualmente sua precisão [5]. O aprendizado não supervisionado é uma abordagem de AM, na qual não há rótulos ou classes conhecidas nos dados de entrada. Esse aprendizado desempenha um papel importante na análise exploratória de dados, ao segmentar o mercado, detectar anomalias, entre outras aplicações em que o objetivo é encontrar padrões e estruturas intrínsecas nos dados, permitindo, assim, uma melhor compreensão do banco de dados como um todo para identificar informações úteis [3]. Nesse processo de segmentação, obter grupos homogêneos (elementos com características similares nos dados), chamados de clusters, refere-se ao agrupamento por similaridade dos elementos por meio do uso de uma métrica particular de similaridade, facilitando a análise dos dados e permitindo o auxílio na tomada de decisões [1]. Ainda no âmbito do AM, as meta-heurísticas têm revelado sua eficácia na solução de problemas de otimização complexos e de grande porte, explorando o espaço de soluções de problemas desafiadores de forma eficiente. Essas técnicas são reconhecidas por sua versatilidade e pela facilidade de adaptação a diferentes problemas [2]. A classificação e o agrupamento de bovinos no pasto, com base em características, são importantes para a gestão eficaz do rebanho, permitindo a identificação de padrões de comportamento, necessidades de cuidados específicos e a otimização dos processos de produção. Este trabalho estudou e aplicou três meta-heurísticas — Algoritmo Genético (AG), Otimização por Enxame de Partículas (PSO) e Otimização por Colônia de Formigas (ACO) — para a tarefa de agrupamento de dados relacionados aos bovinos. O objetivo principal consistiu em avaliar o desempenho dessas abordagens na formação de agrupamentos de bovinos com base na similaridade dos animais. Para isso, foram realizadas análises comparativas dos resultados de cada meta-heurística, considerando diferentes métricas de distância, bem como a avaliação da qualidade dos agrupamentos obtidos por meio de métricas de validação de cluster e análise visual dos agrupamentos. Veja um exemplo ilustrativo na Figura 1 para os algoritmos AG, PSO e ACO. Nos testes computacionais, as meta-heurísticas demonstraram sua capacidade de realizar com sucesso o agrupamento dos conjuntos de dados benchmarks, tendo sido possível confirmar a qualidade e coerência dos agrupamentos obtidos por meio das métricas de avaliação e a visualização dos resultados, bem como constatar que a distribuição e a densidade dos dados desempenham um papel crucial na eficiência das meta-heurísticas utilizadas, sendo a distribuição o fator de maior influência. A variabilidade dos resultados sugere que as meta-heurísticas reagem de forma distinta a depender da natureza dos dados, destacando a importância de estudos aprofundados nesse tópico. [...]