Gray Wolf 最適化アルゴリズム (GWO) とその長所と短所の詳細な分析

ハイイロオオカミ最適化アルゴリズム (GWO) は、自然界のハイイロオオカミのリーダーシップ階層と狩猟メカニズムをシミュレートする個体群ベースのメタヒューリスティック アルゴリズムです。

ハイイロオオカミ アルゴリズムのインスピレーション

1. ハイイロオオカミは最上位の捕食者であると考えられており、食物連鎖の頂点に位置します。

2. ハイイロオオカミは集団で生活すること (群れで生活すること) を好み、各群れには平均 5 ～ 12 頭のオオカミがいます。

3. ハイイロオオカミには、以下に示すように、非常に厳格な社会的支配階層があります:

アルファオオカミ:

# # アルファオオカミはハイイロオオカミの群れ全体で支配的な地位を占めており、ハイイロオオカミの群れ全体を指揮する権利を持っています。

アルゴリズムの適用において、Alpha Wolf は最良のソリューションの 1 つであり、最適化アルゴリズムによって生成される最適なソリューションです。

ベータ オオカミ:

ベータ オオカミはアルファ オオカミに定期的に報告し、アルファ オオカミが最善の決定を下せるよう支援します。

アルゴリズム アプリケーションでは、ベータ オオカミは、問題に対して考えられるすべての解決策の中で次善の解決策と呼ぶことができます。いくつかのソリューションが最適なソリューションに適さない場合は、そのソリューションが採用されます。

デルタ ウルフ:

デルタ ウルフはベータ ウルフに従属し、アルファとベータ ウルフに継続的なアップデートを提供し、オメガ ウルフの上位にあります。

アルゴリズムの適用において、Delta Wolf は、問題に対する考えられるすべての解決策の中で 3 番目に優れた解決策と言えます。ただし、考えられるすべてのソリューションについて、3 番目に最適なソリューションは、最適なソリューションと 2 番目に適合したソリューションに基づいて評価されます。

オメガ オオカミ:

オメガ オオカミは、狩猟と若いオオカミの世話を担当します。

アルゴリズム アプリケーションでは、オメガ ウルフはすべての可能な解によって生成された最適解と呼ぶことができ、最適解は 3 番目の最適解によってのみ評価され、最良の解とは比較されません。 。

ハイイロオオカミは、群れ全体で獲物を狩る特別な狩猟技術に従います。選ばれた獲物はオメガオオカミによって群れから引き離され、選ばれた獲物はデルタオオカミとベータオオカミによって追いかけられ、攻撃されます。 Gray Wolf アルゴリズムは、この法則に従って最適化され、さまざまな組み込み関数を使用して最適なソリューションを生成します。

Grey Wolf アルゴリズム ロジック

Grey Wolf 最適化アルゴリズム (GWO) は、通常、データ操作時間を短縮します。このアルゴリズムは、複雑な問題全体を複数のサブセットに分解し、各サブセットにエージェントを提供します。ハイイロオオカミの群れの全体的な階層と同様に、すべてのソリューションを出力し、それらをランク付けして、最適なソリューションを生成します。

したがって、Grey Wolf 最適化アルゴリズム (GWO) は、タスクを繰り返し実装して最適なソリューションを生成する必要があります。最適なソリューションが決定されると、アルゴリズムは反復を停止します。

ただし、最適解は絶対的なものではなく、まれにハイイロオオカミ アルゴリズムが問題に対して次善の解を出力することもあります。

Grey Wolf アルゴリズムの長所と短所

利点: 他の最適化アルゴリズムと比較して、Grey Wolf アルゴリズムの最適化プロセスは、最初に答えを取得し、次に異なる答えを比較してそれに応じて応答するため、高速です。それらを並べ替えて最適なソリューションを出力します。

欠点: Gray Wolf 最適化アルゴリズムはヒューリスティックな最適化アルゴリズムであり、生成される最適解は元の最適解に近いだけであり、問​​題に対する真の最適解ではありません。

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