ग्रे वुल्फ ऑप्टिमाइज़र — GWO
ग्रे वुल्फ ऑप्टिमाइज़र (GWO) एक स्वार्म-इंटेलिजेंस मेटाहेयुरिस्टिक है जिसे 2014 में मिर्जालीली, मिर्जालीली और लुईस द्वारा प्रस्तुत किया गया था, जो ग्रे वुल्फ की सामाजिक पदानुक्रम और सहकारी शिकार व्यवहार का मॉडल तैयार करता है। उम्मीदवार समाधानों की एक आबादी को चार नेतृत्व रैंकों - अल्फा, बीटा, डेल्टा और ओमेगा में विभाजित किया गया है - और प्रत्येक पुनरावृति में तीन सर्वश्रेष्ठ समाधान पूरे झुंड को खोज स्थान के तेजी से बेहतर क्षेत्रों की ओर निर्देशित करते हैं।
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स्रोत
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 1). Grey Wolf Optimizer (GWO). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/optimization/grey-wolf-optimizer
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