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Otimizador Lobo Cinzento — GWO

Imagine uma matilha de lobos cinzentos perseguindo uma presa em terreno denso. O lobo alfa toma a decisão final, os lobos beta e delta aconselham, e o resto da matilha se reposiciona em resposta aos três líderes. O GWO copia isso exatamente: as três soluções mais aptas encontradas até agora atuam como faróis de navegação, e cada outro candidato ajusta sua posição como uma combinação ponderada das direções apontadas por esses três faróis. Um único parâmetro, a, é gradualmente reduzido de 2 para 0 à medida que as iterações progridem, de modo que a matilha primeiro se espalha amplamente para explorar e depois aperta seu círculo para explorar a melhor região encontrada.

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Fontes

  1. 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
  2. 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/pt/optimization/grey-wolf-optimizer

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Referenciado por

ScholarGateGrey Wolf Optimizer (Grey Wolf Optimizer (GWO)). Recuperado em 2026-06-15 de https://scholargate.app/pt/optimization/grey-wolf-optimizer · Conjunto de dados: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026