Abstrakt. I denna forskning föreslår vi en variant av Firefly-algoritm (FA) för klassificering av ensemblereduktion. Den omfattar både snabbare attraktivitet och undvikande av strategier för att övervinna det för tidiga konvergensproblemet i den ursprungliga FA-modellen. Strategin för att göra det attraktivt tar inte bara hänsyn till grannen utan också till de bästa globala lösningarna, för att vägleda eldflugssvärmen att nå de optimala regionerna med snabb konvergens, medan den undanträngande åtgärden använder både angränsande och globala värsta lösningar för att driva sökandet efter dystra regioner. Den föreslagna algoritmen används därefter för att göra val av diskriminant basklassificering för att generera optimerade ensembleklassificeringar utan att kompromissa med klassificeringsnoggrannheten. Utvärderad med standard, skiftade och sammansatta testfunktioner, samt Black-Box Optimization Benchmarking testsvit och flera högdimensionella UCI-data, visar de empiriska resultaten att den föreslagna FA-modellen, baserat på statistiska tester, överträffar andra toppmoderna FA-varianter och klassiska metaheuristiska sökmetoder för att lösa olika komplexa unimodala och multimodala optimerings- och ensemblereduktionsproblem. Dessutom uppvisar de resulterande ensembleklassificeringarna överlägsna prestanda jämfört med de ursprungliga fullstora ensemblemodellerna.
Zhang m.fl. REF visade med omfattande benchmarking att evolutionära genererade ensembler baserade på firefly-algoritmen kan överträffa toppmoderna varianter genom att utvidga det attraktionskraftbeteendet med införandet av undanmanöver.
Classifier ensemble reduction using a modified firefly algorithm: An empirical evaluation
{'venue': 'Expert Syst. Appl.', 'journal': 'Expert Syst. Appl.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}