Grey Wolf Optimizer — GWO
Grey Wolf Optimizer (GWO) е метаевристичен алгоритъм, базиран на роякова интелигентност, представен от Mirjalili, Mirjalili и Lewis през 2014 г., който моделира социалната йерархия и кооперативното ловно поведение на сивите вълци. Популация от кандидат-решения се разделя на четири нива на лидерство — алфа, бета, делта и омега — като трите най-добри решения във всяка итерация насочват целия рой към все по-добри области на пространството за търсене.
Прочетете целия метод
Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+1 more
Източници
- 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 ↗
Как да цитирате тази страница
ScholarGate. (2026, June 1). Grey Wolf Optimizer (GWO). ScholarGate. https://scholargate.app/bg/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.
- Байесовска оптимизацияОптимизация↔ compare
- Генетичен алгоритъмОптимизация↔ compare
- Оптимизация чрез рояк от частици (PSO)Оптимизация↔ compare
- Симулирано отгряванеОптимизация↔ compare
- Tabu SearchОптимизация↔ compare
Цитиран в
Забелязахте ли проблем на тази страница? Съобщете или предложете поправка →