Grey Wolf Optimizer — GWO
El Grey Wolf Optimizer (GWO) és una metaheurística d'intel·ligència de eixam introduïda per Mirjalili, Mirjalili i Lewis el 2014 que modela la jerarquia social i el comportament de caça cooperativa dels llops gegants. Una població de solucions candidates es divideix en quatre rangs de lideratge —alfa, beta, delta i omega— i les tres millors solucions de cada iteració guien tot el eixam cap a regions cada cop millors de l'espai de cerca.
Llegeix el mètode complet
Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+1 more
Fonts
- 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 ↗
Com citar aquesta pàgina
ScholarGate. (2026, June 1). Grey Wolf Optimizer (GWO). ScholarGate. https://scholargate.app/ca/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.
- Optimització bayesianaOptimització↔ compare
- Algorisme genèticOptimització↔ compare
- Optimització per Eixam de Partícules (PSO)Optimització↔ compare
- Annealing SimulatOptimització↔ compare
- Cerca TabuOptimització↔ compare
Citat per
Has vist cap problema en aquesta pàgina? Informa'n o suggereix una correcció →