Оптимізатор сірого вовка — GWO
Оптимізатор сірого вовка (GWO) — це метаевристичний алгоритм рою, представлений Мірджалілі, Мірджалілі та Льюїсом у 2014 році, який моделює соціальну ієрархію та кооперативну поведінку сірих вовків під час полювання. Популяція кандидатних розв'язків поділяється на чотири лідерські ранги — альфа, бета, дельта та омега, а три найкращі розв'язки на кожній ітерації спрямовують весь рій до все кращих областей простору пошуку.
Читати метод повністю
Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+1 more
Джерела
- 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 ↗
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 1). Grey Wolf Optimizer (GWO). ScholarGate. https://scholargate.app/uk/optimization/grey-wolf-optimizer
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Байєсівська оптимізаціяОптимізація↔ compare
- Генетичний алгоритмОптимізація↔ compare
- Оптимізація роєм частинок (PSO)Оптимізація↔ compare
- Відпал (Simulated Annealing)Оптимізація↔ compare
- Tabu SearchОптимізація↔ compare
Згадується в
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →