Experiments with firefly algorithm

Firefly Algorithm (FA) is one of the recent swarm intelligence methods developed by Xin-She Yang in 2008 [12]. FA is a stochastic, nature-inspired, meta- heuristic algorithm that can be applied for solving the hardest optimization problems. The main goal of this paper is to analyze the influence of changing some parameters of the FA when solving bound constrained optimization problems. One of the most important aspects of this algorithm is how far is the distance between the points and the way they are drawn to the optimal solution. In this work, we aim to analyze other ways of calculating the distance between the points and also other functions to com- pute the attractiveness of fireflies. To show the performance of the proposed modified FAs a set of 30 benchmark global optimization test problems are used. Preliminary experiments reveal that the obtained results are competitive when comparing with the original FA version.Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT

Hybrid Cluster based Collaborative Filtering using Firefly and Agglomerative Hierarchical Clustering

Recommendation Systems finds the user preferences based on the purchase history of an individual using data mining and machine learning techniques. To reduce the time taken for computation Recommendation systems generally use a pre-processing technique which in turn helps to increase high low performance and over comes over-fitting of data. In this paper, we propose a hybrid collaborative filtering algorithm using firefly and agglomerative hierarchical clustering technique with priority queue and Principle Component Analysis (PCA). We applied our hybrid algorithm on movielens dataset and used Pearson Correlation to obtain Top N recommendations. Experimental results show that the our algorithm delivers accurate and reliable recommendations showing high performance when compared with  existing algorithms

Optimasi Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation dengan Algoritma Firefly untuk Prediksi Luas Serangan Hama Penggerek Batang Padi (Studi Kasus : Kabupaten Kampar)

Kabupaten Kampar termasuk kabupaten penyumbang beras di Provinsi Riau. Tahun 2019, Luas panen dan produksi padi di Kabupaten Kampar menurun 12,07 % dan 31,54 % dibanding tahun sebelumnya. Salah satu faktor yang menyebabkan penurunan tersebut adalah serangan hama. Tahun 2020, pemerintah berupaya dengan berbagai program agar produksi padi bertambah. Penggerek batang termasuk ke dalam lima hama utama padi. Serangan penggerek batang dapat mengurangi kekuatan tanaman, mengurangi anakan padi, menghambat pertumbuhan, dan pembentukan bulir gabah tidak sempurna. Perkembangan aktivitas hama ini dipengaruhi oleh faktor iklim. Ketidakteraturan musim dan perubahan iklim dari pemanasan global membuat perkembangan aktivitasnya sulit diprediksi. Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation dapat diaplikasikan untuk memprediksi luasnya serangan hama ini di Kabupaten Kampar. Algoritma pelatihan ini memiliki beberapa kelemahan sehingga perlu dioptimasi dengan algoritma optimasi. Berdasarkan penelitian sebelumnya, algoritma optimasi yang disarankan yaitu algoritma firefly. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma firefly untuk mengoptimasi bobot awal dan bias awal Backpropagation. Manfaat penelitian ini untuk memberikan hasil prediksi luas serangan hama yang lebih baik lagi berdasarkan faktor-faktor iklim sebagai usaha untuk antisipasi meluasnya serangan hama. Dengan optimasi Firefly, diperoleh MSE pelatihan dan pengujian terkecil dengan nilai sejumlah 0,012148736 dan 0,002567056. Dapat disimpulkan bahwa, Backpropagation dengan optimasi Firefly dapat diaplikasikan untuk memprediksi luas serangan hama