Il lavoro presentato in questo manoscritto è nel campo del riconoscimento dei modelli. Due sono i contributi principali di questo manoscritto. In primo luogo, la riduzione della dimensionalità che ci permette di trovare strutture rilevanti di minore dimensionalità, nascoste all'interno delle osservazioni che abbiamo. In secondo luogo, l'applicazione di metodi metaeuristici ibridi per risolvere i problemi di ottimizzazione. Nel nostro lavoro, ci siamo interessati a metodi bio-inspirati all'evoluzione, come gli algoritmi genetici e i sistemi immunitari artificiali, e poi a metodi derivati dall'intelligenza dello sciame, che è un'area di intelligenza collettiva a sé stante. Il lavoro descritto in questo manoscritto dà luogo ad applicazioni principalmente ispirate al comportamento collettivo di particelle, formiche, api e lucciole per la selezione delle caratteristiche. Successivamente, sono state proposte diverse ibridazioni di metodi bio-ispirati utilizzati in precedenza per la selezione degli attributi, al fine di ridurre il numero di tratti e migliorare i tassi di classificazione.

Badra Khellat Kihel, insegnante-ricercatore presso la Mohamed ben Ahmed University -Oran 2-, Algeria, ha conseguito il dottorato di ricerca in Informatica presso l'Università di Scienza e Tecnologia di Orano (USTO-MB). Il suo campo di ricerca è l'ottimizzazione dei sistemi, la metaeuristica e il riconoscimento dei modelli.