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2009 | OriginalPaper | Chapter

Multi-colony ACO and Rough Set Theory to Distributed Feature Selection Problem

Authors : Yudel Gómez, Rafael Bello, Ann Nowé, Enrique Casanovas, J. Taminau

Published in: Distributed Computing, Artificial Intelligence, Bioinformatics, Soft Computing, and Ambient Assisted Living

Publisher: Springer Berlin Heidelberg

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In this paper we present a model to distributed feature selection problem (DFSP) based on ACO and RST. The algorithm looks for reducts by using a multi-colony ACO as search method and RST offers the heuristic function to measure the quality of one feature subset. General results of using this approach are shown and formers results of apply ACO and RST to the feature selection problem are referenced.

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Metadata
Title
Multi-colony ACO and Rough Set Theory to Distributed Feature Selection Problem
Authors
Yudel Gómez
Rafael Bello
Ann Nowé
Enrique Casanovas
J. Taminau
Copyright Year
2009
Publisher
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-02481-8_65