РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ НА ОСНОВЕ БИОИНСПИРИРОВАННОГО АЛГОРИТМА

Аннотация

Рассматривается биоинспирированный алгоритм для решения задач интеллектуаль-
ного анализа. Интеграция биоинспирированных алгоритмов для решения задач интеллек-
туального анализа данных является перспективным направлением исследований. В качест-
ве биоинспирированного алгоритма, рассмотрен алгоритм, основанный на адаптивном
поведении муравьиной колонии. Алгоритм муравьиной колонии позволяет производить ка-
чественный поиск перспективных решений для получения оптимальных и квазиоптималь-
ных решений. Алгоритм обладает способностью выполнять поиск подходящей логических
условий. Алгоритм муравьиной колонии основан на примере поведения живых муравьев в
природе. Муравьи способны находить кратчайшее решение адаптируясь к изменениям
окружающей среды. Авторами предложен модифицированный алгоритм муравьиной коло-
нии для решения задачи интеллектуального анализа данных. В качестве задачи интеллек-
туального анализа данных выбрана задача кластеризации. Кластеризация – объединение в
группы схожих объектов – является одной из фундаментальных задач в области анализа
данных и Data Mining. Список прикладных областей, где она применяется, широк: сегмен-
тация изображений, маркетинг, борьба с мошенничеством, прогнозирование, анализ тек-
стов и многие другие. Решение данной задачи приобретает особую актуальность в услови-
ях постоянно растущего объема генерируемых, передаваемых и обрабатываемых данных.
Классические методы кластеризации оптимизированы путем объединения с предложен-
ным алгоритмом биоинспирированной оптимизации – муравьиным алгоритмом. Предло-
женный метод представляет собой модель, в которой муравьи представлены в виде аген-
тов, которые случайным образом перемещаются в пространстве решений с некоторыми
ограничений (например, препятствия на их пути). Для определения эффективности разра-
ботанного модифицированного муравьиного алгоритма (АСО) с алгоритмом кластериза-
ции, авторами была проведена серия вычислительных экспериментов. Для сравнения были
взять генетический алгоритм, алгоритм обезьян и алгоритм волков. Результаты модели-
рования доказывают, что муравьиный алгоритм на основе кластеризации дает лучшие
результаты, чем другие предлагаемые алгоритмы.