SELECÃO DE ATRIBUTOS BASEADO NO ALGORITMO DE OTIMIZACÃO COLÔNIA DE FORMIGAS PARA PROCESSOS MINERADORES

Repositório referente à pesquisa entitulada acima. Programa: Mestrado Profissional em Instrumentação, Controle e Automação de Processos de Mineração - PROFICAM. Instituições: UFOP / Instituto Tecnológico VALE - ITV.

Feature Selection (Seleção de Atributos): consiste em algoritmos com propósitos de reduzir a dimensionalidade de banco de dados, selecionando sub-conjuntos relevantes para a construção de modelos preditivos. Atributos redundantes prejudicam a performance do algoritmo de aprendizagem de máquina, logo selecionar de maneira apropriada os atributos de entrada auxilia no desempenho da classificação.

■ Keywords: Feature Selection; Ant Colony Optimization; Dimensionality Reduction; IBM SPSS Modeler; Data Classification; Wrapper Methods; Python.

Algoritmos de referência (indicados na pasta)

• Ant Colony Optimization aplicado ao problema do caixeiro viajante (Traveling Salesman Problem - TSP). Link de código link

• Ant_Colony_Optimization_Feature_Selection.py Link de código link

• UFSACO: Unsupervised Feature Selection using Ant Colony Optimization / Simulation of an Unsupervised Feature Selection using Ant Colony Optimization (UFSACO) algorithm. System is implemented in Python 2.7.11. Link for algorithm details: Paper (Segue pasta artigos)

• WFACOFS: Wrapper Filter based Ant Colony Optmization for Feature Selection A wrapper-filter feature selection technique based on ant colony optimization Link for algorithm details: Paper(Segue pasta artigos) Link de código em .m link

Proposta:

O método proposto neste projeto baseia-se no desenvolvimento de um algoritmo de seleção de atributos do tipo Filter-Wrapper baseado na ACO, observando-se a tendência de recentes literaturas propostas na área. Foi adotado como estrutura de código para a otimização por colônia de formigas o proposto no algoritmo Ant Systems e a partir dele realizado as alterações de forma que o método apresente características do tipo Filter e Wrapper. O algoritmo foi desenvolvido adotando-se a linguagem Python 3.8 com o auxílio de ferramentas disponibilizadas pelas bibliotecas relacionadas à Preparação de Dados, Estatísticas e Machine Learning. É adotado como função de avaliação a métrica Acurácia.

O fluxograma do algoritmo é descrito através da figura abaixo: