Предложена методика, основанная на использовании гибридного метода оптимизации, для решения задачи выбора признаков для регрессионной модели Кокса. Используемый гибридный метод оптимизации включает в себя работу двух метаэвристических методов: алгоритма муравьиной колонии и генетического алгоритма. Алгоритм муравьиной колонии является базовым алгоритмом, решающим основную задачу оптимизации. Генетический алгоритм решает задачу поиска оптимального набора параметров муравьиного алгоритма, улучшая его работу. Метод модифицирован и адаптирован для решения рассматриваемой задачи. Ключевой особенностью адаптации является отложение феромонов на вершинах, а не на ребрах графа, а также способ вычисления оценки эвристической информации о каждой вершине. Построена целевая функция приспособленности, определяющая качество решений задачи выбора признаков и основанная на оценке работы модели Кокса с выбранным набором параметров. Индекс соответствия (c-индекс) использован в качестве оценки модели Кокса. Показана работоспособность методики с помощью реализованной программы на примере базы рецидивов преступлений. Для используемой базы получены наиболее значимые наборы признаков, оказывающих наибольшее влияние на качество обучения модели анализа выживаемости.