Het werk dat in dit manuscript wordt gepresenteerd ligt op het gebied van patroonherkenning. In dit manuscript worden twee belangrijke bijdragen geleverd. Ten eerste, de vermindering van de dimensionaliteit die ons in staat stelt om relevante structuren van lagere dimensionaliteit te vinden, verborgen in de waarnemingen die we hebben. Ten tweede, de toepassing van hybride metaheuristische methoden om optimalisatieproblemen op te lossen. In ons werk zijn we geïnteresseerd in evolutionaire bio-geïnspireerde methoden zoals genetische algoritmen en kunstmatige immuunsystemen, en vervolgens in methoden die zijn afgeleid van zwermintelligentie, wat een gebied van collectieve intelligentie op zich is. Het werk dat in dit manuscript wordt beschreven geeft aanleiding tot toepassingen die vooral geïnspireerd zijn op het collectieve gedrag van deeltjes, mieren, bijen en vuurvliegjes voor de selectie van kenmerken. Vervolgens werden verschillende hybridisaties van eerder gebruikte bio-geïnspireerde methoden voor attribuutselectie voorgesteld om het aantal kenmerken te verminderen en de classificatiepercentages te verbeteren.

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.