Feature selection for characterization of continuous optimization functions

The field of automatic algorithm selection has received increased attention in the past years. Machine Learning techniques are now able to predict with high accuracy the best set of algorithms for a given problem instance. In this present dissertation, we establish the steps for the selection of features for characterization of continuous functions. Via a Dimensionality Reduction approach, only the features that best preserve the information of the dataset are selected. Then, the selected features were compared to already established sets of metrics from the literature and the results are analyzed.O tema de Seleção Automática de Algoritmos tem recebido crescente atenção nos últimos anos. Técnicas de Aprendizagem de Máquinas são capazes de predizer com alta precisão o melhor conjunto de algoritmos para uma dada instância de uma função. No presente trabalho, são estabelecidos as etapas necessárias para caracterização de funções contínuas. Com uma abordagem de Redução de Dimensionalidade, apenas os atributos que melhor preservem a informação do conjunto de dados serão selecionados. Então, o conjunto de atributos foi comparado com métricas já estabelecidas na literatura e os resultados analisados.Dados abertos - Sucupira - Teses e dissertações (2019