André Luís Vasconcelos Coelho

Pós-doutorado

Formação complementar

Idiomas

Áreas de atuação

Organização de eventos

Participação em eventos

Participação em bancas

Orientou

Produções bibliográficas

• SANTOS, F. J. ; COELHO, ANDRÉ L.V. . A multi-view approach to multi-criteria decision making. INTERNATIONAL JOURNAL OF INFORMATION AND DECISION SCIENCES , v. 15, p. 1-26, 2023.

• COELHO, ANDRÉ L.V. ; SANDES, NELSON C. . Data clustering via cooperative games: A novel approach and comparative study. INFORMATION SCIENCES , v. 545, p. 791-812, 2021.

• SANTOS, FRANCISCO J. DOS ; Coelho, André L. V. . Eliciting Correlated Weights for Multi-Criteria Group Decision Making with Generalized Canonical Correlation Analysis. Symmetry-Basel , v. 12, p. 1612, 2020.

• PEREIRA, LUÍS A. M. ; PAPA, JOÃO P. ; Coelho, André L. V. ; Lima, Clodoaldo A. M. ; PEREIRA, DANILLO R. ; DE ALBUQUERQUE, VICTOR HUGO C. . Automatic identification of epileptic EEG signals through binary magnetic optimization algorithms. NEURAL COMPUTING & APPLICATIONS , v. 31, p. 1317-1329, 2019.

• SANDES, NELSON C. ; COELHO, ANDRÉ L.V. . Clustering ensembles: A hedonic game theoretical approach. PATTERN RECOGNITION , v. 81, p. 95-111, 2018.

• Lima, Clodoaldo A. M. ; Coelho, André L. V. ; MADEO, RENATA C. B. ; PERES, SARAJANE M. . Classification of electromyography signals using relevance vector machines and fractal dimension. Neural Computing & Applications (Internet) , v. 27, p. 791-804, 2016.

• COELHO, A.L.V. ; DE FRANÇA, F.O. . Enhancing perceptrons with contrastive biclusters. Electronics Letters (Online) , v. 52, p. 1974-1976, 2016.

• NASCIMENTO, D.S.C. ; COELHO, A.L.V. ; CANUTO, A.M.P. . Multi-label meta-learning approach for the automatic configuration of classifier ensembles. Electronics Letters (Online) , v. 52, p. 1688-1690, 2016.

• DE FRANÇA, FABRÍCIO O. ; COELHO, ANDRÉ L.V. . A biclustering approach for classification with mislabeled data. Expert Systems with Applications , v. 42, p. 5065-5075, 2015.

• NUNES, THIAGO M. ; COELHO, ANDRÉ L.V. ; Lima, Clodoaldo A.M. ; PAPA, JOÃO P. ; DE ALBUQUERQUE, VICTOR HUGO C. . EEG signal classification for epilepsy diagnosis via optimum path forest - A systematic assessment. Neurocomputing (Amsterdam) , v. 136, p. 103-123, 2014.

• NASCIMENTO, D. S. C. ; COELHO, A. L. V. ; CANUTO, A. M. P. . Integrating complementary techniques for promoting diversity in classifier ensembles: A systematic study. Neurocomputing (Amsterdam) , v. 138, p. 347-357, 2014.

• COELHO, A.L.V. ; MAIA, J.E.B. ; SANDES, N.C. . Use of Shapley value for selecting centres in RBF neural regressors. Electronics Letters , v. 50, p. 919-921, 2014.

• COELHO, A.L.V. ; LIMA, C. A. M. . Assessing fractal dimension methods as feature extractors for EMG signal classification. Engineering Applications of Artificial Intelligence , v. 36, p. 81-98, 2014.

• BRAYNER, ANGELO ; COELHO, ANDRÉ L.V. ; MARINHO, KARINA ; HOLANDA, RAIMIR ; CASTRO, WAGNER . On query processing in wireless sensor networks using classes of quality of queries. Information Fusion (Print) , v. 15, p. 44-55, 2014.

• PINHEIRO, PLACIDO ROGERIO ; COELHO, ANDRE LUIS VASCONCELOS ; AGUIAR, ALEXEI BARBOSA ; SOBREIRA NETO, ALVARO DE MENEZES . Towards Aid by Generate and Solve Methodology: Application in the Problem of Coverage and Connectivity in Wireless Sensor Networks. International Journal of Distributed Sensor Networks (Online) , v. 2012, p. 1-11, 2012.

• LIMA, C. A. M. ; COELHO, A. L. V. . Kernel Machines for Epilepsy Diagnosis via EEG Signal Classification: A Comparative Study. Artificial Intelligence in Medicine (Print) , v. 53, p. 83-95, 2011.

• MAIA, J. E. B. ; BARRETO, G. A. ; COELHO, A. L. V. . Visual Object Tracking by an Evolutionary Self-organizing Neural Network. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems , v. 22, p. 69-81, 2011.

• COELHO, A. L. V. ; FERNANDES, E. ; FACELI, K. . Multi-Objective Design of Hierarchical Consensus Functions for Clustering Ensembles via Genetic Programming. Decision Support Systems , v. 51, p. 794-809, 2011.

• PINHEIRO, P. R. ; COELHO, A. L. V. ; AGUIAR, A. B. ; BONATES, T. O. E. . On the Concept of Density Control and its Application to a Hybrid Optimization Framework: Investigation into Cutting Problems. Computers & Industrial Engineering , v. 61, p. 463-472, 2011.

• COELHO, A. L. V. ; NASCIMENTO, D. S. C. . On the Evolutionary Design of Heterogeneous Bagging Models. Neurocomputing (Amsterdam) , v. 73, p. 3319-3322, 2010.

• LIMA, C. A. M. ; COELHO, A. L. V. ; EISENCRAFT, M. . Tackling EEG Signal Classification with Least Squares Support Vector Machines: A Sensitivity Analysis Study. Computers in Biology and Medicine , v. 40, p. 705-714, 2010.

• COELHO, A. L. V. ; FERNANDES, E. ; FACELI, K. . Inducing Multi-Objective Clustering Ensembles with Genetic Programming. Neurocomputing (Amsterdam) , v. 74, p. 494-498, 2010.

• LIMA, C. A. M. ; COELHO, A. L. V. ; CHAGAS, S. . Automatic EEG Signal Classification for Epilepsy Diagnosis with Relevance Vector Machines. Expert Systems with Applications , v. 36, p. 10054-10059, 2009.

• AGUIAR, A. B. ; NETO, A. ; PINHEIRO, P. R. ; COELHO, A. L. V. . Applicability of a Novel Integer Programming Model for Wireless Sensor Networks. International Journal of Computer Science and Information Security , v. 3, p. 7-13, 2009.

• FURTADO, V. ; MELO, A. ; COELHO, A. L. V. ; MENEZES, R. ; PERRONE, R. . A Bio-Inspired Crime Simulation Model. Decision Support Systems , v. 48, p. 282-292, 2009.

• Lima, Clodoaldo A. M. ; COELHO, A. L. V. ; ZUBEN, F. V. . Pattern Classification with Mixtures of Weighted Least-squares Support Vector Machine Experts. Neural Computing & Applications (Print) , v. 18, p. 843-860, 2009.

• MAIA, J. E. B. ; BARRETO, G. A. ; COELHO, A. L. V. . Uma Abordagem Evolucionária para a Formação de Mapas Topológicos Auto-organizáveis. Learning and Nonlinear Models , v. 6, p. 154-166, 2008.

• LIMA, C. A. M. ; COELHO, A. L. V. ; ZUBEN, F. V. . Hybridizing Mixtures of Experts with Support Vector Machines: Investigation into Nonlinear Dynamic Systems Identification. Information Sciences , v. 177, p. 2049-2074, 2007.

• LIMA, C. A. M. ; COELHO, A. L. V. ; ZUBEN, F. V. . Ensembles of Support Vector Machines for Classification Tasks with Reduced Training Sets. WSEAS Transactions on Systems , v. 2, n.2, p. 370-375, 2003.

• COELHO, A. L. V. ; WEINGAERTNER, D. ; GUDWIN, R. ; RICARTE, I. L. M. . Emergence of Multiagent Spatial Coordination Strategies via Artificial Coevolution. COMPUTERS & GRAPHICS-UK , v. 25, n.6, p. 1013-1023, 2001.

• MENEZES, L. ; COELHO, A.L.V. . Comitês de Agrupamentos Bidimensionais de Dados: Um Estudo Comparativo Envolvendo Algoritmos Bio-inspirados. 1. ed. Novas Edições Acadêmicas, 2015. v. 1. 268p .

• LOTIF, M. ; COELHO, A.L.V. . Análise Comparativa do Comportamento de Meta-heurísticas: Uma Abordagem baseada em Mapas Auto-organizáveis. 1. ed. Novas Edições Acadêmicas, 2014. v. 1. 120p .

• BRASIL FILHO, A. ; PINHEIRO, P. R. ; COELHO, A. L. V. . Toward the Early Diagnosis of Alzheimer's Disease through the Application of a Multicriteria Classification Model. In: Rustem Popa. (Org.). Genetic Algorithms in Applications. : InTech, 2012, v. 1, p. 263-278.

• FURTADO, V. ; MELO, A. ; COELHO, A. L. V. ; MENEZES, R. ; BELCHIOR, M. . Simulating Crime against Properties using Swarm Intelligence and Social Networks. In: L. Liu; J. Eck. (Org.). Artificial Crime Analysis Systems: Using Computer Simulations and Geographic Information Systems. 1ed.Hershey: Information Science Reference, 2008, v. , p. 300-318.

• NEPOMUCENO, N. V. ; PINHEIRO, P. R. ; COELHO, A. L. V. . A Hybrid Optimization Framework for Cutting and Packing Problems: Case Study on Constrained 2D Non-guillotine Cutting. In: C. Cotta; J. van Hemert. (Org.). Recent Advances in Evolutionary Computation for Combinatorial Optimization. 1ed.Berlin: Springer-Verlag, 2008, v. 153, p. 87-99.

• COELHO, A. L. V. ; LIMA, C. A. M. ; ZUBEN, F. V. . An Evolutionary Framework for Nonlinear Time-Series Prediction with Adaptive Gated Mixture of Experts. In: X. Zha. (Org.). Artificial Intelligence and Integrated Intelligent Information Systems: Emerging Techniques and Applications. 1ed.Hershey: IDEA Group Publishers, 2007, v. 1, p. 118-142.

• LIMA, C. A. M. ; COELHO, A. L. V. ; ZUBEN, F. V. . Embedding Support Vector Machines into Localised Mixtures of Experts. In: A. Lotfi and J. M. Garibaldi. (Org.). Applications and Science in Soft Computing. 1a.ed.Berlin: Springer-Verlag, 2004, v. , p. 155-162.

• COELHO, A. L. V. ; RICARTE, I. L. M. . On the Fuzzy Spatio-temporal Specification of Multimedia Synchronisation Scenarios. In: A. Lotfi and J. M. Garibaldi. (Org.). Applications and Science in Soft Computing. Berlin: Springer-verlag, 2004, v. , p. 53-60.

• COELHO, A. L. V. ; RICARTE, I. L. M. . Benchmarking Issues of a Distributed Multimedia Database Management Service. In: José Neuman de Souza; Raouf Boutaba. (Org.). Managing QoS in Multimedia Networks and Services. : Kluwer Academic Publishers, 2000, v. , p. 103-116.

• NEPOMUCENO, N. V. ; SABOIA, R. B. ; COELHO, A. L. V. . A MILP-based Very Large-Scale Neighborhood Search for the Heterogeneous Vehicle Routing Problem with Simultaneous Pickup and Delivery. In: Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO 2023), 2023, Lisboa. Procs. of Genetic and Evolutionary Computation Conference, 2023.

• GOIS, NAUBER ; PORFIRIO, PEDRO ; COELHO, ANDRE . A Multi-objective Metaheuristic Approach to Search-Based Stress Testing. In: 2017 IEEE International Conference on Computer and Information Technology (CIT), 2017, Helsinki. 2017 IEEE International Conference on Computer and Information Technology (CIT). Picataway: IEEE, 2017. v. 1. p. 55-62.

• GOIS, F. N. B. ; FARIAS, P. P. M. ; COELHO, A.L.V. . IAdapter: Aplicando Testes de Estresse baseados em Busca utilizando Heurística Multi-Objetivo. In: XVII Encontro de Iniciação à Pesquisa da Universidade de Fortaleza, 2017, Fortaleza. Anais do XVII Encontro de Iniciação à Pesquisa da Universidade de Fortaleza, 2017. v. 1. p. 1-6.

• GOIS, F. N. B. ; FARIAS, P. P. M. ; COELHO, A.L.V. ; BARBOSA, T. M. . Improving Stress Search Based Testing using a Hybrid Metaheuristic Approach. In: XLII Latin American Computing Conference (CLEI 2016), 2016, Valparaíso. Procs. of 2016 XLII Latin American Computing Conference (CLEI 2016). Piscataway: IEEE Press, 2016. p. 718-728.

• FERNANDES, EVERLANDIO R. Q. ; DE CARVALHO, ANDRE C.P.L.F. ; COELHO, ANDRE L.V. . An evolutionary sampling approach for classification with imbalanced data. In: 2015 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2015, Killarney. 2015 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). p. 1-7.

• SILVA, C. C. P. ; COELHO, A.L.V. . Estratégia de Ordenação de Centros utilizando Teoria dos Jogos Cooperativos para Otimizar uma Rede Neural RBF. In: XVI Encontro de Iniciação à Pesquisa da Universidade de Fortaleza, 2015, Fortaleza. Anais do XVI Encontro de Iniciação à Pesquisa da Universidade de Fortaleza, 2015. p. 1-6.

• NASCIMENTO, DIEGO S.C. ; CANUTO, ANNE M.P. ; COELHO, ANDRE L.V. . An Empirical Analysis of Meta-learning for the Automatic Choice of Architecture and Components in Ensemble Systems. In: 2014 Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2014, Sao Paulo. 2014 Brazilian Conference on Intelligent Systems. p. 1.

• FERNANDES, E. ; CARVALHO, A. C. P. L. F. ; COELHO, A. L. V. . Ensembles de Classificadores para Bases de Dados Desbalanceadas: Uma Abordagem baseada em Amostragem Evolucionária. In: II Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning (KDMILE 2014), 2014, São Carlos. Proceedings of the II Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning (KDMILE 2014), 2014.

• SILVA JUNIOR, F. C. ; SANDES, N. C. ; COELHO, A.L.V. . Uma Abordagem utilizando Teoria dos Jogos Cooperativos e Comitês de Máquina para a Indução de Redes Neurais RBF. In: XX Encontro de Iniciação à Pesquisa da Universidade de Fortaleza, 2014, Fortaleza. Anais do XX Encontro de Iniciação à Pesquisa da Universidade de Fortaleza, 2014. p. 1-6.

• SOUTO, M. C. P. ; COELHO, A. L. V. ; FACELI, K. ; SAKATA, T. C. ; BONADIA, V. ; COSTA, I. G. . A Comparison of External Clustering Evaluation Indices in the Context of Imbalanced Data Sets. In: Simpósio Brasileiro de Redes Neurais (SBRN), 2012, Curitiba. Proceedings of Brazilian Simposium of Neural Networks (SBRN). Piscataway, NJ: IEEE Press, 2012. v. 1. p. 49-54.

• LOPES, G. R. ; COELHO, A. L. V. ; HOLANDA FILHO, R. . An Autonomic Security Mechanism Based on Novelty Detection and Concept Drift. In: Seventh International Conference on Autonomic and Autonomous Systems (ICAS 2011), 2011, Venice/Mestre. Procs. of Seventh International Conference on Autonomic and Autonomous Systems (ICAS 2011), 2011. v. 1. p. 158-163.

• MENEZES, L. ; COELHO, A. L. V. . Mining Coherent Biclusters with Fish School Search. In: Second International Conference on Swarm Intelligence (ICSI 2011), 2011, Shenzhen. Advances in Swarm Intelligence, ICSI 2011, Procs. of 2nd International Conference - Lecture Notes in Computer Science (LNCS). Berlin: Springer, 2011. v. 6729. p. 573-582.

• MENEZES, L. ; COELHO, A. L. V. . On Ensembles of Biclusters Generated by NichePSO. In: IEEE International Conference on Evolutionary Computation (CEC 2011), 2011, New Orleans. Procs. of IEEE International Conference on Evolutionary Computation (CEC 2011). Piscataway: IEEE Press, 2011. v. 1. p. 601-607.

• LOTIF, M. ; COELHO, A. L. V. . Visually Inspecting the Search Behavior of Harmony Search and its Variants with Viz3D. In: IEEE International Conference on Evolutionary Computation (CEC 2011), 2011, New Orleans. Procs. of IEEE International Conference on Evolutionary Computation (CEC 2011). Piscataway: IEEE Press, 2011. v. 1. p. 616-623.

• MAIA, J. E. B. ; BARRETO, G. A. ; COELHO, A. L. V. . Evolving a Self-Organizing Feature Map for Visual Object Tracking. In: 8th Workshop on Self-Organizing Maps (WSOM 2011), 2011, Espoo. WSOM 2011, 8th Workshop on Self-Organizing Maps - Lecture Notes in Computer Science (LNCS). Berlin: Springer, 2011. v. 6731. p. 121-130.

• NASCIMENTO, D. S. C. ; CANUTO, A. M. P. ; MOURA E SILVA, L. M. ; COELHO, A. L. V. . Combining Different Ways to Generate Diversity in Bagging Models: An Evolutionary Approach. In: International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2011), 2011, San Jose. Procs. of International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2011). Piscataway: IEEE Press, 2011. p. 2235-2242.

• COSTA, N. C. ; COELHO, A. L. V. . Genetic and Ranking-based Selection of Components for Multilabel Classifier Ensembles. In: 11th International Conference on Hybrid Intelligent Systems (HIS 2011), 2011, Malacca. Procs of 11th International Conference on Hybrid Intelligent Systems (HIS 2011). Piscataway: IEEE Press, 2011. v. 1. p. 311-317.

• AGUIAR, A. B. ; NETO, A. ; CUNHA, R. P. P. ; PINHEIRO, P. R. ; COELHO, A. L. V. . A Hybrid Methodology for Coverage and Conectivity in Wireless Sensor Network Dynamic Planning. In: XLII Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional (SBPO 2010), 2010. Anais do XLII Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2010.

• Brayner, A ; COELHO, A. L. V. ; SOUZA, K. M. . Dealing with Application Requirements and Energy Consumption in Wireless Sensor Networks: A Novelty Detection Approach for Quality of Query Services. In: ACM Symposium on Applied Computing, 2010, Sierre. Procs. of 25th ACM Symposium on Applied Computing (SAC 2010). New York: ACM, 2010. v. 1. p. 786-790.

• MAIA, J. E. B. ; BARRETO, G. A. ; COELHO, A. L. V. . Image Registration by the Extended Evolutionary Self-Organizing Map. In: European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning, 2010, Bruges. Procs. of 18th European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning (ESANN 2010). Evere: d-side publications, 2010. v. 1. p. 523-528.

• BRASIL FILHO, A. ; PINHEIRO, P. R. ; COELHO, A. L. V. . The Impact of the Prototype Selection on a Multicriteria Decision Aid Classification Algorithm. In: International Joint Conferences on Computer, Information, and Systems Sciences, and Engineering (CISSE 2008), 2010, Bridgeport. Innovations and Advances in Computer Sciences and Engineering. Nova Iorque: Springer, 2010. v. 1. p. 379-382.

• COELHO, A. L. V. ; NASCIMENTO, D. S. C. . Uma Abordagem Construtiva para Bagging de Classificadores Heterogêneos. In: XVIII Congresso Brasileiro de Automática (CBA2010), 2010, Bonito. Anais do XVIII Congresso Brasileiro de Automática (CBA2010), 2010. p. 1719-1726.

• MENEZES, L. ; COELHO, A. L. V. . Tackling the Biclustering Problem with Cooperative Coevolutionary Algorithms. In: 10th International Conference on Intelligent Systems Design and Applications (ISDA 2010), 2010, Cairo. Procs. of 10th International Conference on Intelligent Systems Design and Applications (ISDA 2010), 2010. v. 1. p. 1189-1904.

• MAIA, J. E. B. ; COELHO, A. L. V. ; BARRETO, G. A. . Directly Optimizing Topology-Preserving Maps with Evolutionary Algorithms: A Comparative Analysis. In: International Conference on Neural Information Processing (ICONIP 2008), 2009, Auckland. Advances in Neuro-Information Processing, 15th International Conference, ICONIP 2008, Revised Selected Papers, Part I - Lecture Notes in Computer Science (LNCS). Berlin: Springer-Verlag, 2009. v. 5506. p. 1180-1187.

• OLIVEIRA, P. G. ; COELHO, A. L. V. . Genetic versus Nearest-Neighbor Imputation of Missing Attribute Values for RBF Networks. In: International Conference on Neural Information Processing (ICONIP 2008), 2009, Auckland. Advances in Neuro-Information Processing, 15th International Conference, ICONIP 2008, Revised Selected Papers, Part II - Lecture Notes in Computer Science (LNCS). Berlin: Springer-Verlag, 2009. v. 5507. p. 276-283.

• BRASIL FILHO, A. ; PINHEIRO, P. R. ; COELHO, A. L. V. ; COSTA, N. C. . Comparison of Two Prototype-Based Multicriteria Classification Methods. In: Procs. of 2009 IEEE Symposium on Computational Intelligence in Multi-criteria Decision-Making (MCDM 2009), 2009, Nashville. Procs. of IEEE Symposium Series on Computational Intelligence 2009. Piscataway: IEEE Press, 2009. v. 1. p. 133-140.

• BRASIL FILHO, A. ; PINHEIRO, P. R. ; COELHO, A. L. V. . Towards the Early Diagnosis of Alzheimer's Disease via a Multicriteria Classification Model. In: International Conference on Evolutionary Multi-Criterion Optimization (EMO 2009), 2009, Nantes. Evolutionary Multi-Criterion Optimization. First International Conference, EMO 2009, Nantes, France, April 07-10, 2009. Proceedings - Lecture Notes in Computer Science (LNCS). Berlin: Springer, 2009. v. 5467. p. 393-406.

• BRASIL FILHO, A. ; PINHEIRO, P. R. ; COELHO, A. L. V. ; COSTA, N. C. . Comparison of Two MCDA Classification Methods over the Diagnosis of Alzheimer's Disease. In: Fourth International Conference on Rough Set and Knowledge Technology (RSKT 2009), 2009, Gold Coast. Rough Sets and Knowledge Technology - Lecture Notes in Computer Science (LNCS). Berlin: Springer, 2009. v. 5589. p. 334-341.

• COSTA, N. C. ; BRASIL FILHO, A. ; COELHO, A. L. V. ; PINHEIRO, P. R. . Selecting Prototypes for Two Multicriteria Classification Methods: A Comparative Study. In: World Congress on Nature and Biologically Inspired Computing (NaBIC'09), 2009, Coimbatore. Procs. of 2009 World Congress on Nature & Biologically Inspired Computing. Piscataway: IEEE Computer Society Press, 2009. v. 1. p. 1702-1707.

• NASCIMENTO, D. S. C. ; COELHO, A. L. V. . Ensembling Heterogeneous Learning Models with Boosting. In: International Conference on Neural Information Processing (ICONIP 2009), 2009, Bangkok. Procs. of 16th International Conference on Neural Information Processing - Lecture Notes in Computer Science (LNCS). Berlin: Springer-Verlag, 2009. v. 5863. p. 512-519.

• NASCIMENTO, D. S. C. ; COELHO, A. L. V. . Bagging Heterogêneo Evolutivo: Caracterização e Análise Comparativa com Ensembles Homogêneas de Redes Neurais RBF. In: Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente (SBAI 2009), 2009, Brasília. Anais do IX Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente, 2009.

• FROTA, Y. S. T. C. ; COELHO, A. L. V. . Compactação de Dados em Redes de Sensores Sem Fio Mediante Uso de Mapas Auto-Organizáveis de Kohonen. In: XV Encontro de Iniciação à Pesquisa da Universidade de Fortaleza, 2009, Fortaleza. Encontro de Iniciação à Pesquisa, 2009.

• COELHO, A. L. V. ; OLIVEIRA, D. G. . Dynamically Tuning the Population Size in Particle Swarm Optimization. In: ACM Symposium on Applied Computing, 2008, Fortaleza. Procs. of 23rd ACM Symposium on Applied Computing (SAC 2008). New York: ACM Press, 2008. v. 3. p. 1782-1787.

• AGUIAR, A. B. ; PINHEIRO, P. R. ; COELHO, A. L. V. ; NEPOMUCENO, N. V. ; NETO, A. ; CUNHA, R. P. P. . Scalability Analysis of a Novel Integer Programming Model to Deal with Energy Consumption in Heterogeneous Wireless Sensor Networks. In: Second International Conference on Modelling, Computation and Optimization in Information Systems and Management Sciences (MCO 2008), 2008, Metz. Communications in Computer and Information Science. Berlin: Springer-Verlag, 2008. v. 14. p. 11-20.

• MAIA, J. E. B. ; BARRETO, G. A. ; COELHO, A. L. V. . On Self-organizing Feature Map (SOFM) Formation by Direct Optimization through a Genetic Algorithm. In: 8th International Conference on Hybrid Intelligent Systems (HIS 2008), 2008, Barcelona. Proceedings of 8th International Conference on Hybrid Intelligent Systems (HIS 2008). Los Alamitos: IEEE Computer Society Press, 2008. v. 1. p. 661-666.

• MAIA, J. E. B. ; BARRETO, G. A. ; COELHO, A. L. V. . Formação de Mapas Topográficos: Uma Abordagem baseada em Otimização Direta via um Algoritmo Evolutivo Customizado. In: Workshop on Computational Intelligence, 2008, Salvador. Procs. of 2008 Workshop on Computational Intelligence, 2008.

• NEPOMUCENO, N. V. ; PINHEIRO, P. R. ; COELHO, A. L. V. . Tackling the Container Loading Problem: A Hybrid Approach Based on Integer Linear Programming and Genetic Algorithms. In: European Conference on Evolutionary Computation in Combinatorial Optimization, 2007, Valencia. Evolutionary Computation in Combinatorial Optimization, 7th European Conference, EvoCOP 2007- Lecture Notes in Computer Science (LNCS). Berlin: Springer, 2007. v. 4446. p. 154-165.

• MELO, A. ; FURTADO, V. ; COELHO, A. L. V. . Descoberta Automática de Pontos de Saída de Criminosos em Áreas Urbanas: Uma Abordagem Genética Acoplada a um Modelo de Simulação baseado em Inteligência Coletiva. In: Encontro Nacional de Inteligência Artificial, 2007, Rio de Janeiro. Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial, 2007. v. 1. p. 1361-1370.

• AGUIAR, A. B. ; PINHEIRO, P. R. ; COELHO, A. L. V. . Optimizing Energy Consumption in Heterogeneous Wireless Sensor Networks: A Novel Integer Programming Model. In: International Conference on Operational Research for Development (ICORD VI), 2007, Fortaleza. Proceedings of VI International Conference on Operational Research for Development, 2007. v. 1. p. 496-505.

• LIMA, C. A. M. ; COELHO, A. L. V. ; ZUBEN, F. V. . Analysis of Sensitivity to the Kernel Parameter Choice: Comparing the Performance Profiles Exhibited by Standard and Least-Squares SVM Classifiers. In: 7th International Conference on Intelligent Systems Design and Applications (ISDA 2007), 2007, Rio de Janeiro, Brazil. Proceedings of 7th International Conference on Intelligent Systems Design and Applications. Los Alamitos: IEEE Computer Society Press, 2007. v. 1. p. 127-132.

• LIMA, C. A. M. ; CASTRO, P. A. D. ; COELHO, A. L. V. ; JUNQUEIRA, C. ; ZUBEN, F. V. . Controlling Nonlinear Dynamic Systems with Projection Pursuit Learning. In: 3rd IEEE Conference On Intelligent Systems, 2006, Londres. Procs. of IEEE Conference On Intelligent Systems. Piscataway: IEEE Press, 2006. v. 1. p. 332-337.

• NEPOMUCENO, N. V. ; PINHEIRO, P. R. ; COELHO, A. L. V. . Metaheurística e Programação Linear Inteira: Um Algoritmo Híbrido para o Problema de Carregamento de Contêineres. In: Congreso Latino-Iberoamericano de Investigación Operativa - XIII CLAIO, 2006, Montevideo. Proc. of Congreso Latino-Iberoamericano de Investigación Operativa, 2006.

• NEPOMUCENO, N. V. ; PINHEIRO, P. R. ; COELHO, A. L. V. . Aplicação de uma Metodologia Híbrida ao Problema de Carregamento de Contêineres. In: XXXVIII Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional (SBPO 2006), 2006, Goiânia. Procs. of Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional (SBPO 2006), 2006. p. 1596-1603.

• REIS, D. ; MELO, A. ; COELHO, A. L. V. ; FURTADO, V. . GAPatrol: An Evolutionary Multiagent Approach for the Automatic Definition of Hotspots and Patrol Routes. In: Simpósium Brasileiro de Inteligência Artificial, 2006, Ribeirão Preto. Advances in Artificial Intelligence - IBERAMIA-SBIA 2006 - Lecture Notes in Artificial Intelligence (LNAI). Berlin: Springer, 2006. v. 4140. p. 118-127.

• REIS, D. ; MELO, A. ; COELHO, A. L. V. ; FURTADO, V. . Towards Optimal Police Patrol Routes with Genetic Algorithms. In: IEEE International Conference on Intelligence and Security Informatics, 2006, San Diego. Intelligence and Security Informatics: IEEE International Conference on Intelligence and Security Informatics, ISI 2006 - Lecture Notes in Computer Science (LNCS). Berlin: Springer, 2006. v. 3975. p. 485-491.

• COELHO, A. L. V. ; RAPOSO, A. B. . Dealing with Imprecision in Temporal Interdependencies between Collaborative Tasks: A Fuzzy Perspective. In: II Workshop Brasileiro de Tecnologias para Colaboração ? WCSCW 2005, 2005, Juiz de Fora. Anais do XVI Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, 2005. v. 2. p. 791-800.

• LIMA, C. A. M. ; COELHO, A. L. V. ; Villanueva, W. J. P. ; ZUBEN, F. V. . Gated Mixtures of Least Squares Support Vector Machine Experts Applied to Classification Problems. In: 5th. International Conference on Recent Advances in Soft Computing, 2004, Nottingham. Procs. of 5th. International Conference on Recent Advances in Soft Computing (RASC'04), 2004. p. 494-499.

• COELHO, A. L. V. ; LIMA, C. A. M. ; ZUBEN, F. V. . Hybrid Genetic Training of Gated Mixtures of Experts for Nonlinear Time Series Forecasting. In: 2003 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, 2003, Washington, D.C.. Procs. of 2003 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics. Piscataway, NJ: IEEE Press, 2003. v. 5. p. 4625-4630.

• COELHO, A. L. V. ; LIMA, C. A. M. ; ZUBEN, F. V. . GA-based Selection of Components for Heterogeneous Ensembles of Support Vector Machines. In: IEEE International Conference on Evolutionary Computation, 2003, Canberra. Procs. of IEEE International Conference on Evolutionary Computation (CEC'03). Piscataway,N.J.: IEEE Press, 2003. p. 2238-2245.

• LIMA, C. A. M. ; COELHO, A. L. V. ; ZUBEN, F. V. . A Multiagent-based Constructive Approach for Feedforward Neural Networks. In: International Symposium on Intelligent Data Analysis, 2003, Berlin. Advances in Intelligent Data Analysis V - Lecture Notes in Computer Science (LNCS). Berlin: Springer, 2003. v. 2810. p. 462-473.

• LIMA, C. A. M. ; COELHO, A. L. V. ; ZUBEN, F. V. . Fuzzy Systems Design via Ensembles of ANFIS. In: 2002 IEEE International Conference on Fuzzy Systems, 2002, Hawaii. Procs. 2002 IEEE International Conference on Fuzzy Systems (WCCI'2002). Piscataway, NJ: IEEE Press, 2002. v. 1. p. 506-511.

• LIMA, C. A. M. ; COELHO, A. L. V. ; ZUBEN, F. V. . Ensembles of Support Vector Machines for Regression Problems. In: 2002 INNS-IEEE International Joint Conference on Neural Networks, 2002, Havaí. Procs. of 2002 INNS-IEEE International Joint Conference on Neural Networks (WCCI'2002). Piscataway, NJ: IEEE Press, 2002. v. 3. p. 2381-2386.

• NODA, E. ; COELHO, A. L. V. ; RICARTE, I. L. M. ; YAMAKAMI, A. ; FREITAS, A. A. . Devising Adaptive Migration Policies for Cooperative Distributed Genetic Algorithms. In: 2002 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics, 2002, Hammamet. Procs. of 2002 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics. Piscataway, NJ: IEEE Press, 2002. v. 06. p. 438-443.

• LIMA, C. A. M. ; COELHO, A. L. V. ; ZUBEN, F. V. . Mixture of Experts Applied to Nonlinear Dynamic Systems Identification: A Comparative Study. In: Simpósium Brasileiro de Redes Neurais, 2002, Recife. Procs. of VII Brazilian Symposium on Neural Networks (SBRN). Piscataway, NJ: IEEE Computer Society Press, 2002. p. 153-158.

• LIMA, C. A. M. ; COELHO, A. L. V. ; ZUBEN, F. V. . Ensembles of Support Vector Machines for Classification Tasks with Reduced Training Sets. In: 2002 WSEAS International Conference on Systems Science, Applied Mathematics & Computer Science, and Power Engineering Systems (ICOSYS), 2002, Rio de Janeiro. Procs. of WSEAS International Conference on Systems Science (ICOSYS). Grécia: WSEAS, 2002. p. 2571-2578.

• COELHO, A. L. V. ; RICARTE, I. L. M. . A Fuzzy Authoring Language for the High-level Specification of Component-based Multimedia Documents. In: 4th International Conference on Recent Advances in Soft Computing (RASC'02), 2002, Nottingham, UK. Procs. 4th International Conference on Recent Advances in Soft Computing (RASC'02). Nottingham, U.K.: The Nottingham Trent University Press, 2002. p. 500-505.

• LIMA, C. A. M. ; COELHO, A. L. V. ; ZUBEN, F. V. . Model Selection based on VC-dimension for Heterogeneous Ensembles of Support Vector Machines. In: International Conference on Recent Advances in Soft Computing (RASC'02), 2002, Nottingham, UK. Procs. International Conference on Recent Advances in Soft Computing (RASC'02), 2002. p. 459-464.

• LIMA, C. A. M. ; COELHO, A. L. V. ; ZUBEN, F. V. . On Localized Mixture of Support Vector Machine Experts. In: 4th International Conference on Recent Advances in Soft Computing (RASC'02), 2002, Nottingham. Procs. 4th International Conference on Recent Advances in Soft Computing (RASC'02), 2002. p. 465-470.

• COELHO, A. L. V. ; WEINGAERTNER, D. ; GOMIDE, F. . Evolving Coordination Strategies in Simulated Robot Soccer. In: International Conference on Autonomous Agents, 2001, Montreal, Canada. Procs. of the 5th International Conference on Autonomous Agents (ACM Agents'2001), 2001. p. 147-148.

• COELHO, A. L. V. ; WEINGAERTNER, D. ; ZUBEN, F. V. . Evolving Heterogeneous Neural Networks for Classification Problems. In: Genetic and Evolutionary Computation Conference, 2001, San Francisco. Procs. of Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO-2001). San Francisco: Morgan Kaufmann Publishers, 2001. p. 266-273.

• RAPOSO, A. B. ; COELHO, A. L. V. ; MAGALHAES, L. P. ; RICARTE, I. L. M. . Using Fuzzy Petri Nets to Coordinate Collaborative Activities. In: Joint 9th IFSA World Congress and 20th NAFIPS International Conference, 2001, Vancouver. Procs. of the Joint 9th IFSA World Congress and 20th NAFIPS International Conference, 2001. p. 1494-1499.

• LIMA, C. A. M. ; COELHO, A. L. V. ; SILVA, M. E. S. E. ; GUDWIN, R. ; ZUBEN, F. V. . Hybrid Training of Morphological Neural Networks: A Comparative Study. In: Encontro Nacional de Inteligencia Artificial, 2001, Fortaleza. Anais do Simpósio da Sociedade Brasileira de Computação, 2001. v. 1.

• COELHO, A. L. V. . On the Cooperation of Fuzzy Neural Networks via a Coevolutionary Approach. In: Joint 9th IFSA World Congress and 20th NAFIPS International Conference, 2001, Vancouver. Procs. of Joint 9th IFSA World Congress and 20th NAFIPS International Conference, 2001. p. 785-790.

• COELHO, A. L. V. ; RAPOSO, A. B. ; RICARTE, I. L. M. . Bringing Flexibility to the Specification and Coordination of Temporal Dependencies among Multimedia Components. In: Simpósio Brasileiro de Sistemas Multimidia e Hipermidia, 2001, Florianopolis. Anais do Sétimo Simpósio Brasileiro de Sistemas Multimídia e Hipermídia, 2001. p. 37-52.

• COELHO, A. L. V. ; RICARTE, I. L. M. . A CORBA-based Distributed Multimedia Database Management Layer: Design and Implementation Aspects. In: International Symposium on Computer Communications, 2000, Antibes. Procs. of The Fifth IEEE Simposium on Computers and Communications. Los Alamitos, CA: IEEE Computer Society Press, 2000. p. 84-89.

• COELHO, A. L. V. ; RICARTE, I. L. M. . SGPOM: A Multimedia Object Persistence Management Service under a Distributed Environment. In: Simposio Brasileiro de Sistemas Multimidia e Hipermidia, 2000, Natal. Anais do Sexto Simposio Brasileiro de Sistemas Multimidia e Hipermidia, 2000. p. 181-193.

• COELHO, A. L. V. ; RICARTE, I. L. M. . Distributed Multimedia Persistence Support for Educational Activities. In: 4th. World Multiconference on Systemics, Cybernetics and Informatics (SCI2000), 2000, Orlando. Procs. 4th. World Multiconference on Systemics, Cybernetics and Informatics (SCI2000). Orlando, FL, USA: International Institute of Informatics and Systemics, 2000. v. 1. p. 401-406.

• NEPOMUCENO, N. V. ; PINHEIRO, P. R. ; COELHO, A. L. V. . Combining Metaheuristics and Integer Linear Programming: A Hybrid Methodology Applied to the Container Loading Problem. In: Concurso de Teses e Dissertações da Sociedade Brasileira de Computação, 2007, Rio de Janeiro. Anais do XXVII Congresso da Sociedade Brasileira de Computação, 2007. v. 1. p. 2028-2032.

• FURTADO, V. ; MELO, A. ; COELHO, A. L. V. ; MENEZES, R. . A Crime Simulation Model Based on Social Networks and Swarm Intelligence. In: 22nd ACM Symposium on Applied Computing, 2007, Seoul. Procs. of 22nd ACM Symposium on Applied Computing, 2007. v. 1. p. 56-57.

• MELO, A. ; MENEZES, R. ; FURTADO, V. ; COELHO, A. L. V. . Self-organized and Social Models of Criminal Activity in Urban Environments. In: ANTS Workshop 2006, 2006, Brussels. Ant Colony Optimization and Swarm Intelligence - Lecture Notes in Computer Science (LNCS). Berlin: Springer, 2006. v. 4150. p. 518-519.

• COELHO, A. L. V. ; WEINGAERTNER, D. ; ZUBEN, F. V. . Assembling Neural Networks through the Coevolution of Heterogeneous Neuronal Templates. In: International Joint Conference on Neural Networks, 2001, Washington, USA. Procs. INNS-IEEE International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN01).

• LIMA, C. A. M. ; COELHO, A. L. V. ; SILVA, M. E. S. E. ; ZUBEN, F. V. . Hybrid Training of Morphological Neural Networks Applied to Function Approximation. In: International Joint Conference on Neural Networks, 2001, Washington, USA. Procs. INNS-IEEE International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN01).

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2019 - 2021

  Uma Abordagem Multi-Visão para Tomada de Decisão Multi-Critério, Descrição: Aprendizado multi-visão (multi-view learning) é um campo da área de aprendizado de máquina (machine learning) que lida especificamente com dados representados por conjuntos de características (atributos) distintos (conhecidos como visões), possivelmente provenientes de diferentes fontes de informação. Nesse contexto, a análise de correlação canônica (canonical correlation analysis - CCA) se destaca como um método eficaz e eficiente, uma vez que permite a extração automática de correlações lineares entre grupos de atributos na forma de variáveis canônicas. Neste projeto, inspirado no grande sucesso do aprendizado multi-visão, investigamos uma nova perspectiva para a área de tomada de decisão multi-critério (multi-criteria decision making - MCDM), referenciando-a como tomada de decisão multi-critério multi-visão (multi-view multi-criteria decision making - MV-MCDM). Tal abordagem centra-se na aplicação de CCA a grupos distintos de critérios de julgamento (referidos como visões de critérios), de modo que se possa lidar mais naturalmente com problemas de decisão multi-critério em que as diferentes alternativas de solução são avaliadas de acordo com diferentes grupos de critérios (contextos). Isso geralmente acontece quando diferentes tomadores de decisão tomam decisões conjuntamente. Um dos objetivos do projeto é mostrar que MV-MCDM pode levar a uma estimativa de valores coerentes para os pesos dos critérios via CCA e também pode acarretar em uma redução da dimensionalidade da matriz de decisão ao se considerar apenas uma das visões disponíveis. Além disso, pretendemos mostrar que a metodologia MV-MCDM também é genérica o suficiente para permitir: 1) a fácil extensão de métodos MCDM bem conhecidos, tais como SAW (método de ponderação aditiva simples) e TOPSIS (técnica de ordenação de preferências por similaridade à solução ideal), para o contexto multi-visão; e 2) a adoção de diferentes métodos de agregação para gerar as pontuações (escores) finais de avaliação das alternativas. Finalmente, planejamos investigar a aplicabilidade da nova abordagem de tomada de decisão em cenários do mundo real envolvendo vários conjuntos de critérios, bem como vários tomadores de decisão. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: André Luís Vasconcelos Coelho - Coordenador / Francisco Jackson dos Santos - Integrante., Número de produções C, T & A: 2

• 2016 - 2019

  Estudos Avançados em Co-agrupamentos de Dados (Bolsa de Produtividade em Pesquisa CNPq. Processo No. 303872/2015-2), Descrição: No curso deste projeto, serão conduzidas investigações no tema de co-agrupamento de dados, em continuidade àquelas já realizadas pelo pesquisador nos últimos anos. Mais precisamente, pretende-se investigar com mais ênfase duas linhas de pesquisa: a primeira relativa ao meta-aprendizado de máquina e a segunda relativa ao uso de co-agrupamentos discriminativos. Com relação à primeira linha, objetiva-se adotar algoritmos de co-agrupamento para realizar uma análise exploratória do desempenho exibido por diferentes algoritmos de otimização e de aprendizado de máquina quando aplicados a diferentes classes de problemas. Já com relação à segunda linha, almeja-se a concepção, implementação e análise de desempenho de novos métodos de classificação de padrões baseados na extração de módulos (co-clusters) representando subespaços de elevada discriminação entre as classes. Cenários envolvendo a classificação de dados ruidosos, desbalanceados, com outliers, multirrótulo e temporais serão considerados. Também serão investigados neste contexto abordagens de comitês, combinando várias soluções de co-agrupamento em uma única solução de consenso, de modo a se incrementar a qualidade dos co-clusters gerados. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: André Luís Vasconcelos Coelho - Coordenador / Fabricio Olivetti de França - Integrante / Nelson Carvalho Sandes - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa., Número de produções C, T & A: 1

• 2013 - 2016

  Novas Investigações em Agrupamentos Simples e Duplo de Dados via Meta-heurísticas Bioinspiradas (Bolsa de Produtividade em Pesquisa CNPq. Processo No. 304603/2012-0), Descrição: Ao longo desta pesquisa, serão conduzidas novas investigações nas linhas de agrupamento de dados e meta-heurísticas bioinspiradas. Pretende-se estudar, conceber e avaliar abordagens de cunho meta-heurístico destinadas ao tratamento de tarefas de agrupamento simples e duplo de dados. Em especial, dar-se-á ênfase a modelos de comitês, os quais combinam vários agrupamentos de uma mesma base de dados em uma única solução de consenso. Almeja-se também investigar cenários de aplicação envolvendo dados desbalanceados, temporais e estruturados em grafos. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: André Luís Vasconcelos Coelho - Coordenador / Lara Menezes - Integrante / Fabricio Olivetti de França - Integrante / David Barbosa Feitosa - Integrante / Nelson Carvalho Sandes - Integrante / Caio César Ponte Silva - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa., Número de produções C, T & A: 6

• 2011 - 2014

  Rever: Redes de Sensores sem Fio no Contexto da Computação Verde (Edital PRONEM FUNCAP/CNPq 09/2010 Proc. 0040-00037.01.00/10), Descrição: Neste projeto, serão propostos e desenvolvidos métodos, técnicas e algoritmos que garantam a utilização do paradigma de computação verde em RSSFs, com o objetivo de tornar RSSFs mais eficientes quanto ao consumo de energia. Para tornar RSSFs mais eficientes sob uma ótica de sustentabilidade ambiental, o projeto ReVer terá como hipótese a seguinte proposição: A redução do número do volume de dados trafegando em uma RSSF implica em minimizar o consumo de energia total da rede. Para demonstrar a veracidade da hipótese acima, um dos focos do projeto é a formulação de métodos, técnicas e algoritmos para minimizar o consumo de energia em RSSFs. Para tanto, a execução do projeto terá como norte a execução das seguintes macro-atividades: (i) Definição de um mecanismo para definição dinâmica de topologia de uma RSSF, considerando a minimização do consumo de energia e a maximização da área de cobertura da rede; (ii) Especificação de um protocolo de roteamento que garanta que os pacotes enviados por nós sensores cheguem, de forma confiável, a estação base, e que minimize o consumo de energia pela atividade de comunicação; (iii) Aplicação de técnicas de processamento de consultas em Bancos de Dados para garantir a redução do volume de dados transmitidos na rede; (iv) Especificação de um sistema de arquivo para memória flash, considerando as restrições físicas deste tipo de memória em dispositivos sensores, e; (v) Aplicação de técnicas de Aprendizado de Máquina para modificar o comportamento dos nós-sensores de RSSFs, mantendo a qualidade dos dados coletados. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: André Luís Vasconcelos Coelho - Integrante / Angelo Roncalli Alencar Brayner - Coordenador / Plácido Rogério Pinheiro - Integrante / Raimir Holanda Filho - Integrante / Cícero Nogueira dos Santos - Integrante / José de Aguiar Moraes Filho - Integrante., Financiador(es): Fundação Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 6

• 2010 - 2015

  Novas Investigações em Meta-heurísticas, Aprendizado de Máquina e sua Integração (Bolsa de Produtividade em Pesquisa CNPq. Processo No. 312934/2009-2), Descrição: O escopo de investigação do presente projeto de pesquisa se encontra na interseção das áreas de otimização (particularmente, no que diz respeito ao estudo de meta-heurísticas) e de sistemas inteligentes (particularmente, no que concerne ao tratamento de problemas avançados de aprendizado de máquina e de mineração de dados). Mais especificamente, serão conduzidas, de modo concorrente, atividades de pesquisa em três linhas de investigação. Na primeira linha, almeja-se a concepção de novos modelos de combinação (hibridização e/ou paralelismo) de diferentes meta-heurísticas populacionais e de trajetória, dentre as quais algumas recém-introduzidas na literatura. Por outro lado, na segunda linha, o objetivo passa a ser o de aplicar técnicas meta-heurísticas no projeto automático de arquiteturas (heterogêneas) de comitês de máquinas (tanto para problemas de classificação, agrupamento e previsão de séries temporais) e em tarefas de pré-processamento e agrupamento (simples e duplo) de dados. Já na terceira linha de pesquisa, técnicas de aprendizado de máquina e mineração de dados serão adotadas, almejando-se a criação de versões mais adaptativas das meta-heurísticas estudadas bem como a análise exploratória e possível identificação de padrões de busca comuns entre elas.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (8) / Doutorado: (1) . , Integrantes: André Luís Vasconcelos Coelho - Coordenador / Nathanael de Castro Costa - Integrante / Diego Silveira Costa Nascimento - Integrante / Lara Menezes - Integrante / Everlândio Fernandes - Integrante / Marcelo Lotif - Integrante / Nelson Carvalho Sandes - Integrante / Caio César Ponte Silva - Integrante / Paulo Moreno - Integrante / Davi Lopes Carvalho - Integrante / Francisco Concílio da Silva Júnior - Integrante / Roberto Sarquis Neves Filho - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa., Número de produções C, T & A: 24

• 2010 - 2013

  Complexidade de Problemas de Classificação/Categorização: Um Estudo de Caso para Dados de Expressão Gênica (Edital MCT/CNPq N 014/2010 Universal. Processo No.: 471962/2010-4), Descrição: Métodos de Aprendizado de Máquina Supervisionado e Não-Supervisionado (algoritmos de agrupamento) têm sido aplicados com sucesso para a realização do diagnóstico de câncer, ou descoberta de subtipos, com base em dados de expressão gênica. Contudo, características inerentes aos conjuntos de dados de expressão gênica de câncer, tais como elevada dimensionalidade, baixo número de amostras e presença de ruído, tornam a tarefa de categorização não-trivial. Neste contexto, este Projeto apresenta uma proposta de estudo da caracterização da complexidade de bases de dados de expressão gênica para o diagnóstico de câncer. Espera-se obter medidas de complexidade que permitam relacionar a capacidade de classificação (ou categorização, no caso de métodos de agrupamento) desses dados às suas características, promovendo assim meios para a recomendação de abordagens a serem seguidas na classificação (categorização) desse tipo de dado. Embora o estudo a ser desenvolvido tenha como foco inicial bases de dados de expressão gênica, ele pode ser diretamente estendido a outros conjuntos de dados e domínios (e.g., categorização de textos e análise de imagens). , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: André Luís Vasconcelos Coelho - Integrante / André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho - Integrante / Marcilio Carlos Pereira de Souto - Coordenador / Ana Carolina Lorena - Integrante / Ivan Gesteira Costa - Integrante / Tiemi Christine Sakata - Integrante / Katti Faceli - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 1

• 2010 - 2012

  Comitês de Máquinas de Kernel para a Classificação de Sinais Biomédicos (Edital MCT/CNPq N 014/2010 Universal. Processo No.: 475406/2010-9), Descrição: Neste projeto, pretende-se investigar novas abordagens destinadas ao tratamento automático de sinais biomédicos mediante a aplicação de métodos avançados de Aprendizado de Máquina. Em especial, dar-se-á ênfase ao estudo de diferentes tipos de máquinas de kernel e sua organização em arranjos homogêneos e heterogêneos de comitês de máquinas, tendo em vista tanto a classificação supervisionada (via SVM, LS-SVM, RVM) como não-supervisionada (via SVC) de sinais biomédicos (EEG, ECG, EMG, etc.). Nesse contexto, também serão investigadas diferentes técnicas de pré-processamento de dados multivariados destinadas à seleção e extração de atributos, avaliando o impacto do emprego dessas técnicas sobre o desempenho dos comitês de máquinas de kernel estudados. Desse modo, este projeto envolverá atividades de pesquisa a serem conduzidas em paralelo tanto nos domínios de Aprendizado de Máquina como no de Processamento de Sinais, enfatizando a sua integração. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: André Luís Vasconcelos Coelho - Coordenador / Clodoaldo Ap. Moraes de Lima - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 4

• 2008 - 2011

  Aplicação da Alocação de Contêineres na Logística Industrial (Edital MCT/CNPq N 014/2008 ? Universal. Processo No.: 473454/2008-4), Descrição: Este projeto tem por objetivo o desenvolvimento e a pesquisa de um sistema objetivando apresentar soluções para o Problema de Carregamento de Contêiner. A pesquisa tem como meta estruturar em uma metodologia híbrida, combinando Metaheurísticas e Programação Linear Inteira. Um algoritmo genético atua como um gerador de instâncias reduzidas do problema original, descritas em Programação Linear Inteira. As instâncias geradas são resolvidas, fornecendo os valores de aptidão para o algoritmo genético e direcionando seu processo evolutivo. Testes computacionais são realizados em uma biblioteca conhecida na literatura onde os resultados são comparados com os de outros autores, e avaliações computacionais considerando estudos de casos em empresas. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: André Luís Vasconcelos Coelho - Integrante / Plácido Rogério Pinheiro - Coordenador / Alexei Barbosa de Aguiar - Integrante / Álvaro Neto - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 3

• 2008 - 2010

  Processamento Digital de Sinais e Aprendizado de Máquina (Fundação Mackenzie de Pesquisa -- MackPesquisa, processo #1349), Descrição: O objetivo principal deste projeto é vislumbrar novas possibilidades de aplicação de técnicas estabelecidas de Processamento Digital de Sinais (técnicas de extração e seleção de características) e de Aprendizado de Máquina (Máquinas de Vetores Suporte, Modelos de Mistura, Agrupamento de Máquinas, Redes Neurais), assim como estendê-las e adaptá-las, tomando os problemas de processamento de sinais em Telecomunicações como alvos de investigação. Dentre os problemas abordados neste projeto, pode-se citar: classificação de sinais de eletro-encefalograma e eletro-cardiograma, caracterização de sinais caóticos, equalização de canais, estimação do ângulo de direção de chegada em antenas adaptativas, mineração de dados em séries temporais, predição de series temporais, reconhecimento e síntese de sinais de voz. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Mestrado acadêmico: (0) . , Integrantes: André Luís Vasconcelos Coelho - Integrante / Clodoaldo Ap. Moraes de Lima - Integrante / Marcio Eisencraft - Coordenador / Maria D. Miranda - Integrante / Magno T. M. Silva - Integrante / Daniel L. Hatae - Integrante., Financiador(es): Fundação Mackenzie de Pesquisa - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 1

• 2008 - 2010

  Novas Abordagens de Aprendizado de Máquina e Mineração de Dados Dirigidas à Análise e Previsão de Séries Temporais (Edital MCT/CNPq N 014/2008 ? Universal. Processo No.: 474843/2008-4), Descrição: O escopo de investigação do presente projeto se encontra na interseção de três áreas de pesquisa correlatas, quais sejam a de Aprendizado de Máquina (AM), Mineração de Dados (MD) e Análise e Previsão de Séries Temporais. Pretende-se investigar e comparar novas abordagens destinadas ao pré-processamento, à extração de padrões ?escondidos? e à construção de modelos de previsão mais robustos com base em dados de séries temporais estocásticas ou caóticas mediante a aplicação de técnicas avançadas de aprendizado de máquina e mineração de dados. Mais especificamente, as linhas de investigação propostas envolvem: (i) o estudo e implementação de novos algoritmos de previsão e análise de dados temporais baseados no conceito de máquinas de kernel; (ii) o projeto automático via métodos de otimização bio-inspirada de arquiteturas de comitês de máquinas (ensembles e misturas de especialistas) compostas por modelos homogêneos e heterogêneos (lineares ou não-lineares) de preditores de curto ou longo prazo; (iii) a comparação de diferentes abordagens voltadas à limpeza, seleção e extração de características de dados temporais; e (iv) a concepção e avaliação de técnicas de mineração de dados destinadas às tarefas de classificação, agrupamento, detecção de correlações e detecção de anomalias em séries temporais. Dentre os tipos de séries temporais, pretende-se dar um maior destaque ao estudo de séries financeiras e fisiológicas e sinais de natureza caótica imersos em ruído. Desse modo, este projeto envolverá atividades de pesquisa a serem conduzidas em paralelo tanto nos domínios de AM e MD como no de séries temporais, enfatizando a sua integração. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) . , Integrantes: André Luís Vasconcelos Coelho - Integrante / Clodoaldo Ap. Moraes de Lima - Integrante / Guilherme de Alencar Barreto - Coordenador / Marcio Eisencraft - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2006 - 2009

  LaReS: Instalação de um Laboratório de Pesquisa em Redes de Sensores Sem Fio, Descrição: Este projeto visa à instalação de um laboratório de pesquisa em redes de sensores sem fio na Universidade de Fortaleza (UNIFOR). Como resultado final, almeja-se a concepção e implementação de uma infra-estrutura computacional que provenha suporte integrado (i) à definição de topologias de redes de sensores sem fio, (ii) ao processamento de consultas e (iii) à mineração de dados em nós distribuídos nessa rede. Nesse sentido, três linhas de pesquisa serão conduzidas paralelamente, cada uma centrada em um dos pontos supramencionados. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (2) . , Integrantes: André Luís Vasconcelos Coelho - Integrante / Angelo Roncalli Alencar Brayner - Integrante / Plácido Rogério Pinheiro - Coordenador., Financiador(es): Fundação Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa., Número de produções C, T & A: 9

• 2005 - 2005

  Sistemas Adaptativos de Impressão, Descrição: O propósito foi o de Investigar como algoritmos de aprendizado de máquina poderiam auxiliar a identificação de padrões de uso de impressoras. Foi feito um estudo detalhado de um novo algoritmo de reforço baseado em acúmulo de marcas proposto por pesquisadores da HP-Brasil. O papel desse algoritmo era o de tentar antecipar os intervalos de uso mais assíduo de uma certa impressora (perfil de uso). A idéia era fazer com que a impressora estivesse sempre ativa em momentos de pico, evitando, por outro lado, desperdício de energia. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: André Luís Vasconcelos Coelho - Integrante / João José Vasco Peixoto Furtado - Coordenador / Raphael Amorim Dantas Leite - Integrante., Financiador(es): Hewlett-Packard Brasil - Matriz - Bolsa.

• 2004 - 2008

  Otimização Multiswarm Dirigida ao Projeto Automático de Máquinas Inteligentes Modulares: Investigações em Problemas Estratégicos de Previsão de Séries Temporais e Mineração de Dados, Descrição: Uma nova meta-heurística, denominada Otimização por Enxame de Partículas - PSO (do inglês, Particle Swarm Optimization) -, foi recentemente introduzida na literatura, tendo como fonte de inspiração o comportamento social interativo e ?inteligente? exibido por certos grupos de organismos na natureza, tais como revoadas de pássaros, cardumes de peixes e enxames de abelhas. Algoritmos PSO exibem características e propriedades semelhantes àquelas dos Algoritmos Evolutivos (AEs), tais como robustez, flexibilidade e simplicidade, tendo sido aplicados, nos últimos anos, em variados domínios de estudo. Dentre os objetivos deste projeto (linha) de pesquisa estão: (1) caracterizar, implementar e avaliar a combinação de várias instâncias de algoritmos PSO trabalhando cooperativa e paralelamente para a resolução de problemas de otimização (abordagem multiswarm); (2) avaliar estratégias de hibridização e/ou fusão de algoritmos PSO com outras meta-heurísticas populacionais e sistemas bio-inspirados; e (3) aplicar modelos híbridos e paralelos de PSO para o projeto automático de sistemas inteligentes modulares dirigidos à resolução de problemas de previsão de séries temporais e de mineração de dados. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (3) . , Integrantes: André Luís Vasconcelos Coelho - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

• 2001 - 2004

  Técnicas e Conceitos Avançados de Computação e de Sistemas Inteligentes Voltados ao Tratamento de Problemas de BioInformática, Descrição: Projeto e implementação de novos modelos computacionais inteligentes voltados ao tratamento de problemas de bioinformática. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (5) Doutorado: (4) . , Integrantes: André Luís Vasconcelos Coelho - Integrante / Ivan Luiz Marques Ricarte - Integrante / Fernando Von Zuben - Coordenador / Clodoaldo Ap. Moraes de Lima - Integrante / Rafael Santos Mendes - Integrante / Marco Aurélio Amaral Henriques - Integrante / Pablo Moscato - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

Prêmios