אלגוריתם האופטימיזציה של זאב אפור — GWO
אלגוריתם האופטימיזציה של זאב אפור (Grey Wolf Optimizer - GWO) הוא מטה-היוריסטי מבוסס מושבת-אינטליגנציה שהוצג על ידי מירג'לילי, מירג'לילי ולואיס בשנת 2014, המדמה את ההיררכיה החברתית והתנהגות הציד השיתופית של זאבים אפורים. אוכלוסיית פתרונות מועמדים מחולקת לארבע דרגות הנהגה – אלפא, בטא, דלתא ואומגה – ושלושת הפתרונות הטובים ביותר בכל איטרציה מנחים את כל המושבה לאזורים טובים יותר ויותר במרחב החיפוש.
קראו את השיטה במלואה
התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+1 more
מקורות
- 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 ↗
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 1). Grey Wolf Optimizer (GWO). ScholarGate. https://scholargate.app/he/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.
- אופטימיזציה בייסיאניתאופטימיזציה↔ compare
- אלגוריתם גנטיאופטימיזציה↔ compare
- אופטימיזציית נחיל חלקיקים (PSO)אופטימיזציה↔ compare
- חישול מדומהאופטימיזציה↔ compare
- חיפוש טאבואופטימיזציה↔ compare