Process / pipeline
مُحسِّن الذئب الرمادي — GWO
مُحسِّن الذئب الرمادي (GWO) هو خوارزمية ميتاهيوريستية قائمة على ذكاء السرب، قدمها ميرجليلي وميرجليلي ولويس في عام 2014. تحاكي هذه الخوارزمية التسلسل الهرمي الاجتماعي وسلوك الصيد التعاوني للذئاب الرمادية. يتم تقسيم مجموعة من الحلول المرشحة إلى أربع رتب قيادية — ألفا وبيتا ودلتا وأوميغا — وتوجه أفضل ثلاثة حلول في كل تكرار السرب بأكمله نحو مناطق أفضل بشكل متزايد في فضاء البحث.
اقرأ الطريقة كاملة
للأعضاء فقط
تسجيل الدخولسجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+1 more
المصادر
- Mirjalili, S., Mirjalili, S. M., & Lewis, A. (2014). Grey Wolf Optimizer. Advances in Engineering Software, 69, 46-61. DOI: 10.1016/j.advengsoft.2013.12.007 ↗
- Faris, H., Aljarah, I., Al-Betar, M. A., & Mirjalili, S. (2018). Grey Wolf Optimizer: A Review of Recent Variants and Applications. Neural Computing and Applications, 30(2), 413-435. DOI: 10.1007/s00521-017-3272-5 ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 1). Grey Wolf Optimizer (GWO). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/optimization/grey-wolf-optimizer
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- التحسين البايزيالتحسين↔ compare
- الخوارزمية الجينيةالتحسين↔ compare
- تحسين السرب الجسيمي (PSO)التحسين↔ compare
- التلدين المحاكى - التحسين الاحتماليالتحسين↔ compare
- البحث المحظورالتحسين↔ compare