Combining the genetic algorithm, ant colony algorithm and ensembling for solving the classification problem

Описаны принципы сведения задачи классификации к задаче поиска путей на графе, описан примененный метод проведения дискретизации непрерывных атрибутов, проведен анализ метрики, использованной для оценки качества классификаторов, рассмотрен вариант применения генетического алгоритма для обеспечения достаточного для получения качественной классификации разнообразия классификаторов, предложены пути дальнейшего исследования в рамках задачи. The principles of changing the classification problem to the equal problem of finding paths on a graph are described, the applied method for discretizing continuous attributes is shown, the metrics used to evaluate the quality of classifiers are analyzed, the application of a genetic algorithm to ensure sufficient variety of classifiers to obtain a high-quality classification is considered, the ways of further research in the scope of the task are proposed

Development of an application for solving the classification problem using an ant colony algorithm

Типичными примерами современных приложений задачи классификации являются задачи интеллектуального управления бизнесом (англ. business intelligence), анализ социальных сетей, прогнозирование спроса и др. Проблема классификации представляет собой задачу упорядочения объектов по некоторым классификационным признакам и отнесения каждого объекта к какому-то заранее известному классу. Исследование алгоритмов решения задачи классификации является одним из приоритетных направлений. В данной работе описана разработка приложения, решающего задачу классификации при помощи генетического алгоритма и алгоритма муравьиной колонии.Typical examples of modern applications of the classification problem are business intelligence, social network analysis, demand forecasting, etc. The classification problem is the problem of ordering objects according to some classification criteria and assigning each object to some previously known class. The study of algorithms for solving the classification problem is one of the priority areas. This paper describes the development of an application that solves the classification problem using a genetic algorithm and an ant colony algorithm