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Artificial neural networks have been successfully applied in solving problems such as function approximation and pattern classification. The search for a model that best represents the problem makes the generalization ability the main concern in the training of artificial neural networks. In this context, this paper proposes a new technique for multi-objective training of neural networks, where the formulation of the network is modified so that the optimization problem is represented in the spherical coordinate system.

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Abstract-The motivation of this work is to investigate the classic problem of the Iterated Prisoner's Dilemma in an environment with many players with different behaviors. We review previous analysis of the tournaments proposed by Robert Axelrod, focusing primarily on the strategies adopted by their players. These agents have been recreated in this new tournament, based on the information available, and several others were included, from periodically non-rational agents to agents based on modern paradigms such as neural networks, genetic algorithms, reinforcement learning, trackers, etc. This gives heterogeneous and rich alternatives to the basic tournament. As a result, we verified the classification of these players for various game modes (variation of maximum number of iterations), and analyze their performance based on this criterion.

Resumo -Com o crescimento dos estudos quanto ao genoma humano a utilização de expressões gênicas para identificação de tipos de câncer tem se tornado uma boa alternativa para auxiliar o direcionamento do tratamento. A dificuldade na utilização destes dados se encontra na grande quantidade de variáveis a serem analisadas. Neste trabalho apresenta-se uma abordagem utilizando um algoritmo inspirado no sistema imunológico biológico baseado no princípio da seleção clonal para busca do menor conjunto de variáveis com eficácia na classificação entre duas variações de câncer relacionadas à leucemia. Efetuou-se uma pré-seleção das variáveis utilizando-se filtros uni-variados antes da submissão ao algoritmo, o que caracterizou a abordagem utilizada como um método híbrido para seleção de características. Com a utilização de alguns classificadores geralmente utilizados na literatura encontrou-se boas taxas de classificação correta em relação às variáveis selecionadas pelo algoritmo.Palavras-chave -Seleção de características, seleção clonal, classificação, filtros uni-variados, expressão gênica.