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.
Запис джерела
Цитати скопійовано дослівно з вихідного запису методу. Вони не передбачають перевірки на рівні тверджень.
- 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
Відібрані твердження
Твердження збережено в журналі доказів, кожне зі своєю оцінкою.
Цей перегляд не вигадує оцінку твердження, якщо в журналі її немає.
Пов'язані методи
Згенеровано з графа методів і показано як рекомендовані системою зв'язки — жодне твердження доказів не передбачається.