Avaliação de Desempenho de AlgoritmosEvolutivos no Contexto de Agrupamento de Dados
Sistemas Evolutivos, Fluxo de dados, Aprendizado online, Agrupamento de dados.
Situações que geram fluxo de dados contínuo, como são os casos de tráfego TCP/IP,e-commercee monitoramento industrial, podem tornar inviável a utilização de algoritmosque possuem estratégias de aprendizagem de máquinaoffline. Isto se deve à necessidadede armazenamento dos dados em função do crescimento infindável da geração dos dadose às restrições como memória limitada. Para tratar essa classe de problemas, surgiram osalgoritmos que possuem a aprendizagem totalmente ou parcialmenteonline. Dentre eles,há os algoritmos evolutivos, os quais têm sido alvo de interesse pelo fato de possuírem acapacidade de se desenvolverem e atualizarem em ambientes desconhecidos, como tam-bém a habilidade de detecção de mudanças e desvios dos dados de entrada ao longo dotempo. Diante da vasta gama de possíveis aplicações algoritmos evolutivos em proble-mas reais, neste trabalho é realizado um estudo comparativo de desempenho entre quatroalgoritmos evolutivos baseados em conceito de densidade que realizam agrupamento defluxo de dados, sendo eles o DenStream, SOStream, Macro-SOStream e AutoCloud. Paraisso, foi utilizado três bases de dados sintéticas juntamente com a métrica de desempenhode clusterizaçãoAdjusted Rand Index(ARI).