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Revue d'Intelligence Artificielle

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Revue des Sciences et Technologies de l'Information
 

 ARTICLE VOL 25/6 - 2011  - pp.767-797  - doi:10.3166/ria.25.767-797
TITRE
L’algorithme CAC : des fourmis artificielles pour la classification automatique

TITLE
CAC algorithm: artificial ants for clustering

RÉSUMÉ

Les fourmis présentent un intérêt grandissant pour la classification automatique vu la richesse et la diversité de leurs comportements. La plupart des méthodes proposées à cet effet étendent l’algorithme de base de Lumer et Faieta (Lumer et al., 1994) s’inspirant du tri du couvain chez les fourmis. D’autres propriétés biologiques des fourmis réelles et notamment les formes de communication qu’elles utilisent sont des sources d’inspiration intéressantes pour le partitionnement des données. Dans ce travail, nous proposons un nouvel algorithme de classification automatique par des fourmis artificielles. Les fourmis artificielles résolvent collectivement le problème tout en ayant la capacité de communiquer directement entre elles.



ABSTRACT

The behavior of real ants while resolving complex problems, that they encounter in their daily life, have inspired attracting algorithms for the resolution of the clustering problem. Most ant clustering algorithms extend the basic model developed by Lumer and Faieta (Lumer et al., 1994) which was inspired by cemetery organization and larval sorting phenomena detected on some ant species. Other algorithms were developed by taken other inspirations from real ants like self-assembling behavior and chemical recognition. In this paper we take inspiration from further biological properties of real ants mainly sensorial communication. We propose a new ant based algorithm for clustering. The basic idea of this algorithm is based on the recruitment behavior of real ants and direct communication. Another biological observation taken into account is the fact that ants can communicate with others which are far from their immediate neighborhood environment.



AUTEUR(S)
Mariem GZARA, Salma JAMOUSSI, Akil ELKAMEL, Hanêne BEN ABDALLAH

MOTS-CLÉS
classification automatique, fourmis artificielles, algorithmes biomimétiques, analyse de données

KEYWORDS
data clustering, artificial ants, ant-based clustering algorithm, data analysis

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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