Ant Colony Optimization with Three Stages for Independent Test Cost Attribute Reduction

Minimal test cost attribute reduction is an important problem in cost-sensitive learning. Recently, heuristic algorithms including the information gain-based algorithm and the genetic algorithm have been designed for this problem. However, in many cases these algorithms cannot find the optimal solution. In this paper, we develop an ant colony optimization algorithm to tackle this problem. The attribute set is represented as a graph with each vertex corresponding to an attribute and weight of each edge to pheromone. Our algorithm contains three stages, namely, the addition stage, the deletion stage, and the filtration stage. In the addition stage, each ant starts from the initial position and traverses edges probabilistically until the stopping criterion is satisfied. The pheromone of the traveled path is also updated in this process. In the deletion stage, each ant deletes redundant attributes. Two strategies, called the centralized deletion strategy and the distributed deletion strategy, are proposed. Finally, the ant with minimal test cost is selected to construct the reduct in the filtration stage. Experimental results on UCI datasets indicate that the algorithm is significantly better than the information gain-based one. It also outperforms the genetic algorithm on medium-sized dataset Mushroom

Revisión sobre diferentes métodos de optimización basados en rough set theory

En los años recientes se han publicado diversos artículos relacionados con la técnica de optimización llamada: Conjuntos aproximativos o Rough Set Theory (RST) en sus diversos usos y aplicaciones. En este trabajo se realizó una revisión de diferentes artículos publicados entre los años del 2010 al 2016, sobre los diferentes métodos de optimización que utilizan RST, teoría de conjuntos difusos Fuzzy Sets (FS) y teoría de conjuntos suaves Soft Sets (SS). La revisión consideró las técnicas utilizadas, además, en cuáles han sido implementadas y las tendencias donde la metodología será utilizada en futuras investigaciones y publicaciones; haciendo énfasis en la optimización de búsquedas en sus diferentes tipos, mejoras en la obtención de resultados y reducción de atributos o tiempos de respuesta. La consulta se realizó en bases de datos científicas relacionados con RST, FS y SS, obteniendo 58 artículos base, donde se clasificaron y agruparon según la técnica utilizada. Se establece que el RST es una metodología bastante utilizada en diferentes áreas y procesos, validando que es una técnica útil para diferentes aplicaciones como la toma de decisiones, la minería de datos y predicciones, entre otros. Además, se encontró que es un tópico que está atrayendo la atención en diversas investigaciones como también que el RST asociado con algoritmos basados en el comportamiento de la naturaleza (BioMetainspirados), está tornándose en una gran tendencia, abriendo el campo de acción en alternativas de investigación con respecto a la optimización. De la información recolectada, se estableció un análisis comparativo de uso entre las diferentes técnicas encontradas y que interactúan con RST. A su vez, se resalta la capacidad de la teoría y su versatilidad para combinarse con diferentes técnicas y así aplicarse e implementarse en diversos procesos de optimización como se observará en el presente documento.Ingeniero de Sistemaspregrad