مقدمه:
دادهکاوی سودمندترین ابزار کشف دانش از میان تراکنشها است [3] [2] [1]. یکی از کاربردهای مهم دادهکاوی، کشف قوانین انجمنی میباشد که یکی از مهمترین روشهای بازشناسی الگو در سیستمهای بدون نظارت است. کشف قوانین انجمنی مانند جستجوی طلا در یک پایگاه داده بسیار بزرگ است، که در اینجا منظور از طلا یک قانون جذاب که هنوز کشف نشده است، میباشد. از این طریق میتوان تمام قوانین ممکن را در یک پایگاه داده پیدا کرد، اما مسئله اینجاست که تحلیل تعداد زیادی قانون کار سختی است. به همین جهت، معیارهایی همچون ضریب پشتیبان و ضریب اطمینان برای مشخص کردن قوانین با کیفیت بالاتر به کار میروند.
 اکثر الگوریتمهای کاوش قوانین انجمنی، مانند الگوریتم Apriori و AIS، مبتنی بر روشهایی هستند که توسط Agrawalدر [4] و [5] پیشنهاد شدهاند. با استفاده از این متدها نمیتوان قوانینی را که شامل صفات خاصه عددی هستند کشف نمود. این الگوریتمها مسئله کاوش قوانین انجمنی را به دو قسمت
تقسیم میکنند . از آنجایی که کاوش قوانین انجمنی عددی یک مسئله بهینه سازی سخت است تا یک مسئله گسسته سازی ساده، دستۀ مهمی از مسائل کاوش قوانین انجمنی وجود دارند که تنها زمانی میتوانند با یک الگوریتم بهینه سازی ترکیبی حل شوند که بازة پیوستۀ مقادیر مجاز صفات خاصۀ عددی به مجموعۀ محدودی تبدیل شوند. مسئله تبدیل بازة پیوسته به مجموعۀ متناهی همیشه کار راحتی نیست، به خصوص
زمانی که بازة اولیه، بازة وسیعی باشد و شفافیت و دقت بالایی مد نظر باشد. بنابراین، در این گونه موارد، معمولاً الگوریتمهایی که به طور طبیعی و ساده قادر به کار کردن با متغیرهای پیوسته عددی هستند، بهتر عمل میکنند [8].

 

 هم چنین، کاوش قوانین انجمنی عددی باید به عنوان یک مسئلۀ چند هدفه تلقی شود، چرا که یک قانون انجمنی باید قانونی جذاب و با مقدار پشتیبان و اطمینان بالایی باشد؛ لذا الگوریتمهای کاوش قوانین انجمنی بایستی چند هدفه بوده و به طور همزمان همۀ معیارها را برای کشف قوانین انجمنی مفید بررسی <span style="c
olor: #000000″>نمایند.
 در سالهای اخیر، الگوی هوش جمعی و به خصوص از این میان بهینه سازی کلونی مورچهها و بهینه سازی گروه ذرات، توجه زیادی را در تحقیقات به خود جلب کرده است. همینطور، این الگوریتمها رایجترین متاهیوریستیکهای هوش جمعی برای داده کاوی هستند.