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학술저널
저자정보
Jaegug Bae (Korea Maritime and Ocean University) Jung-Tae Kim (Korea Maritime and Ocean University) Jae-Hwan Kim (Korea Maritime and Ocean University)
저널정보
한국마린엔지니어링학회 Journal of Advanced Marine Engineering and Technology (JAMET) 한국마린엔지니어링학회지 제40권 제2호
발행연도
2016.2
수록면
138 - 145 (8page)

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This paper proposes an improved tabu search method for subset selection in multiple linear regression models. Variable selection is a vital combinatorial optimization problem in multivariate statistics. The selection of the optimal subset of variables is necessary in order to reliably construct a multiple linear regression model. Its applications widely range from machine learning, timeseries prediction, and multi-class classification to noise detection. Since this problem has NP-complete nature, it becomes more difficult to find the optimal solution as the number of variables increases. Two typical metaheuristic methods have been developed to tackle the problem: the tabu search algorithm and hybrid genetic and simulated annealing algorithm. However, these two methods have shortcomings. The tabu search method requires a large amount of computing time, and the hybrid algorithm produces a less accurate solution. To overcome the shortcomings of these methods, we propose an improved tabu search algorithm to reduce moves of the neighborhood and to adopt an effective move search strategy. To evaluate the performance of the proposed method, comparative studies are performed on small literature data sets and on large simulation data sets. Computational results show that the proposed method outperforms two metaheuristic methods in terms of the computing time and solution quality.
#Metaheuristics #Improved tabu search #Subset selection problem

목차

Abstract
1. Introduction
2. The Subset Selection Problem
3. The Previous Metaheuristic Methods
4. The Proposed Method
5. Computational Results
6. Conclusions
References

참고문헌 (24)

참고문헌 신청
I. Guyon and A. Elisseeff, “An introduction to variable and feature selection,” Journal of Machine Leaning Research, vol. 3, pp. 1157-1182, 2003. google schola G. M. Furnival and R.W. Wilson, “Regression by leaps and bounds,” Technometrics, vol. 16, pp. 416-423, 1974. google schola A. P. D. Silva, “Efficient variable screening for multivariate analysis,” Journal of Multivariate Analysis, vol.76, pp. 35-62, 2001. google schola A. P. Duarte-Silva, “Discarding variables in a principal component analysis: algorithms for all-subsets comparisons,” Computational Statistics, vol. 17 pp. 251- 271, 2002. google schola C. Gatu and E. J. Kontoghiorghes, “Branch-and-bound algorithms for computing the best-subset regression models,” Journal of Computational and Graphical Statistics, vol. 15, no. 1, pp. 139-156, 2006. google schola

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