Grey Wolf Optimizer
The Grey Wolf Optimizer (GWO) is a swarm-intelligence metaheuristic introduced by Mirjalili, Mirjalili, and Lewis in 2014 that models the social hierarchy and cooperative hunting behaviour of grey wolves. A population of candidate solutions is divided into four leadership ranks — alpha, beta, delta, and omega — and the three best solutions at each iteration guide the entire swarm toward increasingly better regions of the search space.
Kilderegister
Siteringer kopiert ordrett fra metodens kilderegister. Ingen påstandsnivåverifisering er underforstått fra dem.
- 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
Kuraterte påstander
Påstander lagret i bevishovedboken, hver med sin egen vurdering.
Denne visningen finner ikke opp en påstandsvurdering når hovedboken ikke har noen.
Relaterte metoder
Generert fra metodegrafen og vist som maskinforslåtte relasjoner – ingen bevispåstand er underforstått.