IMPLEMENTAÇÃO DE ALGORITMO DE SELEÇÃO INTELIGENTE DE ATRIBUTOS EM BASES DE DADOS MULTIMODAIS PARA PROBLEMAS DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA INDÚSTRIA

INTRODUÇÃO: Este relatório final descreve a implementação, experimentação e análise de desempenho de um algoritmo de otimização multiobjetivo, em específico o Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II) para a resolução de problemas multimodais. OBJETIVOS: O trabalho foi desenvolvido com o objetivo de aplicar esse algoritmo a um conjunto de problemas de teste padronizados e, assim, avaliar sua eficácia na resolução de problemas com múltiplos objetivos conflitantes, variáveis contínuas e restrições não triviais. A motivação central da pesquisa é a relevância da otimização multiobjetivo em diversas áreas, especialmente na engenharia e na inteligência artificial, com destaque para aplicações como a seleção de atributos em modelos de aprendizado de máquina. MATERIAIS E MÉTODO: A metodologia adotada envolveu a modelagem de quatro problemas de benchmark extraídos da literatura especializada, cada um apresentando diferentes níveis de complexidade, número de variáveis decisórias, funções objetivo e restrições. Esses problemas foram implementados como instâncias da classe Problem da biblioteca PyMoo, utilizando a linguagem de programação Python. O algoritmo NSGA-II foi então configurado e executado sobre cada uma das instâncias, sendo os resultados avaliados por meio do cálculo do hipervolume (HV), um dos principais indicadores de qualidade para soluções em frentes de Pareto. RESULTADOS: Os resultados obtidos para cada problema demonstraram a eficácia do NSGA-II em gerar um conjunto diversificado de soluções não-dominadas, com valores de hipervolume que indicam a qualidade da aproximação da frente de Pareto. CONSIDERAÇÕES FINAIS: Este trabalho contribui para a compreensão e aplicação de algoritmos de otimização multiobjetivo em cenários práticos, fornecendo uma base para futuras pesquisas na seleção inteligente de atributos em bases de dados multimodais.

PALAVRAS-CHAVE: Otimização Multiobjetivo; NSGA-II; Frente de Pareto; Hipervolume; Otimização Multimodal.