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A relevância do estudo, justifica-se pelo fato da redução de ruídos e redundância nosdados em um conjunto de dados, permitindo a capacidade de processamentocomputacional sobre um conjunto de dados relevante. O trabalho visa propor umaheurística com base na abordagem bioinspirada de Algoritmos Genéticos, com umarepresentação cromossômica binária utilizando operadores genéticos de cruzamento,mutação e busca local, com a submissão dos dados selecionados a alguns algoritmos deaprendizagem supervisionado, sob a perspectiva da abordagem Wrapper. Os resultadossão de que o estudo produz uma abordagem que contribui para os estudos de heurísticasbioinspiradas, com resultados satisfatórios na comparação a resultados já produzidos naliteratura consolidada e computação passível a replicação.

Algoritmo Genético. Busca Local. Simulated Annealing. Wrapper. KDD.