Otimização inspirada nas ondas aquáticas aplicada ao agrupamento não hierárquico de objetos (Revista Brasileira de Computação Aplicada, 2022)
Caracterizada como uma das condutas relacionadas Ã  análise exploratória de dados, um método de agrupamento não hierárquico consiste em um procedimento apto a classificar uma coleção de objetos em um subconjunto finito de grupos ou classes, de forma que os objetos que pertencem a um grupo são mais semelhantes entre si do que os objetos compreendidos por um grupo distinto. Nesta circunstância, este estudo propõe a aplicação de uma meta-heurística inspirada no comportamento das ondas aquáticas, Ã  determinação do agrupamento não hierárquico de objetos, e compara os resultados obtidos por este método com as respostas alcançadas por outras seis estratégias de agrupamento. De modo específico, os erros quadráticos auferidos pelo algoritmo sugerido, ao classificar 29 coleções de referência foram, por intermédio do teste dos postos sinalizados de Wilcoxon, confrontados com os resultados obtidos pelas meta-heurísticas enxame de partículas, algoritmo genético, colônia de abelhas artificiais e recozimento simulado, e com as respostas determinadas pelo algoritmo K-means e por uma variação da meta-heurística inspirada nas ondas aquáticas que incluía um operador de decaimento, indicando que, em algumas circunstâncias, o algoritmo proposto foi capaz de obter classificações mais congruentes do que as estabelecidas pelos outros métodos de particionamento.