(untitled) (Caderno de Ciências Agrárias, 2019)
Neste trabalho é proposto um método de seleção de variáveis denominado MOEADD-KNN-M, que é baseado no algoritmo genético MOEADD (Evolutionary Many-Objective Optimization Algorithm Based on Dominance and Decomposition), no algoritmo de classificação KNN (K-nearest neighbors), e em operadores genéticos adaptados. A abordagem adotada no algoritmo proposto é bi-objetivo, onde um objetivo é minimizar a quantidade de variáveis da solução e outro objetivo é minimizar a taxa de erro de classificação de falhas. Foram realizados experimentos com o método proposto empregando dados de um processo industrial petroquímico real, denominado Tennessee Eastman para classificação de falhas, e os resultados obtidos foram comparados com outros algoritmos. Os resultados demonstraram que o método proposto leva a soluções com baixo erro de classificação e pouca quantidade de sensores, que são as quantidades procuradas para serem minimizadas. Sendo assim, essa abordagem se mostrou promissora para a aplicação na seleção de variáveis em problemas de classificação de falhas em processos industriais.