Process / pipeline
Grey Wolf Optimizer — GWO
Grey Wolf Optimizer (GWO) は、2014年に Mirjalili, Mirjalili, および Lewis によって導入された、グレイウルフの社会階層と協調的な狩猟行動をモデル化したスワームインテリジェンスのメタヒューリスティック手法である。候補解の集団は、アルファ、ベータ、デルタ、オメガの4つのリーダーシップランクに分割され、各イテレーションで最も優れた3つの解が、探索空間のより良い領域へと群れ全体を導く。
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出典
- 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 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 1). Grey Wolf Optimizer (GWO). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/optimization/grey-wolf-optimizer
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