El trabajo presentado en este manuscrito es en el campo del reconocimiento de patrones. En este manuscrito se hacen dos contribuciones principales. En primer lugar, la reducción de la dimensionalidad que nos permite encontrar estructuras relevantes de menor dimensionalidad, ocultas dentro de las observaciones que tenemos. En segundo lugar, la aplicación de métodos metaheurísticos híbridos para resolver problemas de optimización. En nuestro trabajo nos hemos interesado en los métodos evolutivos de bioinspiración como los algoritmos genéticos y los sistemas inmunológicos artificiales, y luego en los métodos derivados de la inteligencia de enjambre, que es un área de inteligencia colectiva por derecho propio. El trabajo descrito en este manuscrito da lugar a aplicaciones inspiradas principalmente en el comportamiento colectivo de partículas, hormigas, abejas y luciérnagas para la selección de características. A continuación, se propusieron varias hibridaciones de métodos de bioinspiración utilizados anteriormente para la selección de atributos, a fin de reducir el número de rasgos y mejorar las tasas de clasificación.

Badra Khellat Kihel, profesor-investigador de la Universidad Mohamed ben Ahmed -Oran 2-, Argelia, obtuvo su doctorado en Informática en la Universidad de Ciencia y Tecnología de Orán (USTO-MB). Su campo de investigación es la optimización de sistemas, la metaheurística y el reconocimiento de patrones.

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