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Titulo MODELAGEM FUZZY APLICADA A UM ALGORITMO DE OTIMIZAÇÃO POR COLôNIA DE FORMIGAS PARA A EXTRAÇÃO DE REGRAS DE CLASSIFICAÇÃO EM DADOS Subtítulo Autor Samira Cássia da Cruz Hodnefjell Orientador Ilaim da Costa Júnior Resumo O algoritmo Ant-Miner, originalmente proposto por Parpinelli, Lopes e Freitas (2002a), aplica a metaheurística da otimização por colônia de formigas para a tarefa de classificação em mineração de dados. O presente trabalho aplica a modelagem fuzzy do comportamento forrageiro das formigas, proposto por Rozin e Margaliot (2007), ao algoritmo Ant-Miner admitindo duas possíveis interpretações e adicionando a elas elementos como a função heurística, presente no Ant-Miner original, e a técnica de priorização ao atributo utilizado, apresentada neste trabalho. Resultantes dessas adaptações, foram geradas 8 diferentes versões do algoritmo Ant-Miner que foram testadas e comparadas entre si e à versão original utilizando sete data sets de domínio público. Uma das versões apresentou resultados gerais superiores às outras, incluindo o algoritmo Ant-Miner original, em termos de acurácia preditiva em diferentes configurações do sistema. Palavras-Chave mineração de dados, regras de classificação, metaheurística otimização por colônia de formigas, modelagem fuzzy