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.
