Abstract-Ant kolonioptimering (ACO) algoritmer har framgångsrikt tillämpats för att upptäcka en lista över klassificeringsregler. I allmänhet följer dessa algoritmer en sekventiell täckande strategi, där en enda regel upptäcks vid varje iteration av algoritmen för att bygga en lista över regler. Den sekventiella strategin har nackdelen att inte hantera problemet med regelinteraktion, dvs. resultatet av en regel påverkar de regler som kan upptäckas senare eftersom sökutrymmet ändras på grund av att exempel som omfattas av tidigare regler tas bort. I detta dokument föreslås en ny sekventiell strategi för ACO-klassificeringsalgoritmer för att minska problemet med regelinteraktion, där reglernas ordning implicit kodas som feromonvärden och sökningen styrs av kvaliteten på en kandidatlista över regler. Våra experiment med 18 allmänt tillgängliga datauppsättningar visar att den prediktiva noggrannhet som erhålls genom en ny ACO-klassificeringsalgoritm som implementerar den föreslagna sekventiella täckningsstrategin är statistiskt signifikant högre än den prediktiva noggrannheten hos toppmoderna regelinduktionsalgoritmer.
I REF föreslår författarna en ny sekventiell strategi för cAnt-Miner, i en algoritm som kallas cAnt-Miner pb.
A New Sequential Covering Strategy for Inducing Classification Rules With Ant Colony Algorithms
{'venue': 'IEEE Transactions on Evolutionary Computation', 'journal': 'IEEE Transactions on Evolutionary Computation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}