Utilize este identificador para referenciar este registo: http://hdl.handle.net/10362/13772
Título: Programação genética
Outros títulos: Aplicada à previsão de parâmetros farmacocinéticos
Autor: Mvemba, Dizando António
Orientador: Vanneschi, Leonardo
Castelli, Mauro
Palavras-chave: Programação Genética
Parâmetros farmacocinéticos
Previsão
Data de Defesa: 29-Set-2014
Resumo: A Programação Genética (PG) é uma técnica de Aprendizagem de Máquina (Machine Learning (ML)) aplicada em problemas de otimização onde pretende-se achar a melhor solução num conjunto de possíveis soluções. A PG faz parte do paradigma conhecido por Computação Evolucionária (CE) que tem como inspiração à teoria da evolução natural das espécies para orientar a pesquisa das soluções. Neste trabalho, é avaliada a performance da PG no problema de previsão de parâmetros farmacocinéticos utilizados no processo de desenvolvimento de fármacos. Este é um problema de otimização onde, dado um conjunto de descritores moleculares de fármacos e os valores correspondentes dos parâmetros farmacocinéticos ou de sua atividade molecular, utiliza-se a PG para construir uma função matemática que estima tais valores. Para tal, foram utilizados dados de fármacos com os valores conhecidos de alguns parâmetros farmacocinéticos. Para avaliar o desempenho da PG na resolução do problema em questão, foram implementados diferentes modelos de PG com diferentes funções de fitness e configurações. Os resultados obtidos pelos diferentes modelos foram comparados com os resultados atualmente publicados na literatura e os mesmos confirmam que a PG é uma técnica promissora do ponto de vista da precisão das soluções encontradas, da capacidade de generalização e da correlação entre os valores previstos e os valores reais.
URI: http://hdl.handle.net/10362/13772
Designação: Mestrado em Gestão de Informação
Aparece nas colecções:NIMS - Dissertações de Mestrado em Gestão da Informação

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