L'Algoritmo Firefly Guidato dal Centroide Migliora il Clustering Automatico

Una nuova versione dell'Algoritmo Firefly (FA) è stata creata per superare i limiti dei metodi di clustering tradizionali come K-Means, che faticano con forme e densità di cluster irregolari e richiedono agli utenti di specificare il numero di cluster in anticipo. Questo algoritmo aggiornato introduce un metodo per regolare i centroidi e utilizza una funzione di fitness multi-obiettivo che considera compattezza, separazione e una penalità legata alla navigazione TSP. Può trovare automaticamente il numero ottimale di cluster e regolare i loro confini secondo necessità. Test su reti di sensori robotici hanno mostrato che questo approccio migliora la qualità del clustering e riduce le lunghezze dei percorsi intra-cluster rispetto a K-Means, evidenziando il suo potenziale per il clustering spaziale complesso e future applicazioni in scenari adattivi e ad alta dimensionalità.