Buchumschlag

When Fireflies Cluster; Enhancing Automatic Clustering via Centroid-Guided Firefly Optimization

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Ariyaratne, MKA, Gusrialdi, Azwirman, Nikulin, Yury, Peltonen, Jaakko
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Artificial Intelligence Machine Learning Neural and Evolutionary Computing
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

A Firefly Algorithm for Mixed-Variable Optimization Based on Hybrid Distance Modeling
von: Bechir, Ousmane Tom, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Enhancing Analogy-Based Software Effort Estimation with Firefly Algorithm Optimization
von: Chintada, Tarun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Hybrid Firefly-Genetic Algorithm for Single and Multi-dimensional 0-1 Knapsack Problems
von: Malanthara, Aswathi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Statistical Firefly Algorithm for Truss Topology Optimization
von: Duong, Nghi Huu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Counterfactual Explanations for Clustering Models
von: Spagnol, Aurora, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Sensitivity-Aware Mixed-Precision Quantization and Width Optimization of Deep Neural Networks Through Cluster-Based Tree-Structured Parzen Estimation
von: Azizi, Seyedarmin, et al.
Veröffentlicht: (2023)

AutoQD: Automatic Discovery of Diverse Behaviors with Quality-Diversity Optimization
von: Hedayatian, Saeed, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Diagnostic Method for Hydropower Plant Condition-based Maintenance combining Autoencoder with Clustering Algorithms
von: Jad, Samy, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Parameter Tuning of the Firefly Algorithm by Standard Monte Carlo and Quasi-Monte Carlo Methods
von: Joy, Geethu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

When Does Structure Matter in Continual Learning? Dimensionality Controls When Modularity Shapes Representational Geometry
von: Korte, Kathrin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Understanding Transformer Optimization via Gradient Heterogeneity
von: Tomihari, Akiyoshi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Enhancing Cross Entropy with a Linearly Adaptive Loss Function for Optimized Classification Performance
von: Shim, Jae Wan
Veröffentlicht: (2025)

Bridging Synthetic and Real Routing Problems via LLM-Guided Instance Generation and Progressive Adaptation
von: Zhu, Jianghan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Stable, Fast, and Fully Automatic Learning Algorithm for Predictive Coding Networks
von: Salvatori, Tommaso, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Towards Universal Offline Black-Box Optimization via Learning Language Model Embeddings
von: Tan, Rong-Xi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Knowing When to Stop: Delay-Adaptive Spiking Neural Network Classifiers with Reliability Guarantees
von: Chen, Jiechen, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Guiding a Diffusion Model with a Bad Version of Itself
von: Karras, Tero, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Rethinking LLM-Driven Heuristic Design: Generating Efficient and Specialized Solvers via Dynamics-Aware Optimization
von: Wang, Rongzheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Hybrid Firefly Algorithm and Sperm Swarm Optimization Algorithm using Newton-Raphson Method (HFASSON) and its application in CR-VANET
von: T, Rehannara Beegum, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Graph is Worth 1-bit Spikes: When Graph Contrastive Learning Meets Spiking Neural Networks
von: Li, Jintang, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Physics-Guided Foundation Model for Scientific Discovery: An Application to Aquatic Science
von: Yu, Runlong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Fuzzy Clustering to Identify Clusters at Different Levels of Fuzziness: An Evolutionary Multi-Objective Optimization Approach
von: Gupta, Avisek, et al.
Veröffentlicht: (2018)

Offline Multi-Objective Optimization
von: Xue, Ke, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Few-shot Quality-Diversity Optimization
von: Salehi, Achkan, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Reinforced In-Context Black-Box Optimization
von: Song, Lei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Surrogate Benchmarks for Model Merging Optimization
von: Akizuki, Rio, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Multi-Task Optimization over Networks of Tasks
von: Hatzky, Julian, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Automated Algorithm Design for Auto-Tuning Optimizers
von: Willemsen, Floris-Jan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Offline Model-Based Optimization by Learning to Rank
von: Tan, Rong-Xi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Why Flow Matching is Particle Swarm Optimization?
von: Ouyang, Kaichen
Veröffentlicht: (2025)

Combining Large Language Models and Gradient-Free Optimization for Automatic Control Policy Synthesis
von: Bosio, Carlo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Task-free Adaptive Meta Black-box Optimization
von: Wang, Chao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

EOE: Evolutionary Optimization of Experts for Training Language Models
von: Chen, Yingshi
Veröffentlicht: (2025)

Position: Leverage Foundational Models for Black-Box Optimization
von: Song, Xingyou, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Simple and Efficient Approach to Batch Bayesian Optimization
von: Zhan, Dawei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

AlphaGrad: Non-Linear Gradient Normalization Optimizer
von: Sane, Soham
Veröffentlicht: (2025)

On Accelerating Edge AI: Optimizing Resource-Constrained Environments
von: Sander, Jacob, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Multi-scale Topology Optimization using Neural Networks
von: Chen, Hongrui, et al.
Veröffentlicht: (2024)

MO-CAPO: Multi-Objective Cost-Aware Prompt Optimization
von: Büssing, Jan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Generalized Population-Based Training for Hyperparameter Optimization in Reinforcement Learning
von: Bai, Hui, et al.
Veröffentlicht: (2024)