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A área de Minera‡Æo de Dados (MD) fornece um conjunto de tarefas e algoritmos voltados à extra‡Æo de informa‡äes de grandes bases de dados. Entre essas tarefas, temos o agrupamento bidimensional de dados (biclustering), em que linhas e colunas de uma matriz sÆo agrupadas simultaneamente com base na similaridade dos seus elementos. Os objetivos deste trabalho sÆo realizar um estudo comparativo sistemático entre algoritmos bio-inspirados multimodais aplicados à tarefa de biclustering e investigar o desempenho de comitês de biclusters gerados por esses algoritmos, tomando como base problemas de bioinformática. Após se introduzir conceitos gerais de MD e específicos da tarefa de biclustering, passa-se a discorrer sobre algoritmos bio-inspirados multimodais e sobre modelos de comitês aplicados a essa tarefa. Experimentos conduzidos de forma sistemática avaliam o desempenho dos algoritmos bio-inspirados e de dois arranjos de comitês de biclusters, sendo que os resultados obtidos indicam que, em geral, os comitês obtiveram um desempenho mais satisfatório que os algoritmos multimodais aplicados isoladamente, de acordo com as métricas de avalia‡Æo levantadas e testes estatísticos.

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Graduada em Ciência da Computa‡Æo e mestre em Informática Aplicada pela Universidade de Fortaleza, atuando principalmente nos seguintes temas: minera‡Æo de dados, aprendizado de máquina, agrupamento bidimensional, comitês de máquinas, meta-heurísticas, algoritmos bio-inspirados e bioinformática.

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