Analisis mendalam tentang Algoritma Pengoptimuman Serigala Kelabu (GWO) serta kekuatan dan kelemahannya

Algoritma Pengoptimuman Serigala Kelabu (GWO) ialah algoritma meta-heuristik berasaskan populasi yang menyerupai hierarki kepimpinan dan mekanisme memburu serigala kelabu dalam alam semula jadi.

Inspirasi untuk Algoritma Grey Wolf

1. Serigala kelabu dianggap sebagai pemangsa puncak dan berada di bahagian atas rantai makanan.

2. Serigala kelabu suka hidup dalam kumpulan (hidup berkumpulan), dengan purata 5-12 serigala dalam setiap pek.

3. Serigala kelabu mempunyai hierarki penguasaan sosial yang sangat ketat, seperti yang ditunjukkan di bawah:

Serigala alpha:

Serigala alpha menduduki kedudukan dominan dalam keseluruhan kumpulan serigala kelabu dan mempunyai keseluruhan kumpulan serigala kelabu. kumpulan serigala kelabu.

Dalam aplikasi algoritma, Alpha Wolf ialah salah satu penyelesaian terbaik, penyelesaian optimum yang dihasilkan oleh algoritma pengoptimuman.

Beta Wolf:

Beta Wolf melaporkan secara tetap kepada Alpha Wolf dan membantu Alpha Wolf membuat keputusan yang terbaik.

Dalam aplikasi algoritma, Beta Wolf boleh dipanggil penyelesaian suboptimum di antara semua penyelesaian yang mungkin untuk masalah. Jika penyelesaian optimum terbaik tidak sesuai dengan beberapa penyelesaian, maka penyelesaian itu akan digunakan.

Delta Wolf:

Delta Wolf adalah bawahan kepada Beta Wolf, menyediakan kemas kini berterusan untuk Alpha dan Beta Wolf, dan merupakan ketua Omega Wolf.

Dalam aplikasi algoritma, Delta Wolf boleh dipanggil penyelesaian ketiga terbaik di antara semua penyelesaian yang mungkin untuk masalah itu. Tetapi untuk semua penyelesaian yang mungkin, penyelesaian ketiga terbaik dinilai berdasarkan penyelesaian terbaik dan kedua sesuai.

Omega Wolf:

Omega serigala bertanggungjawab untuk memburu dan menjaga anak serigala muda.

Dalam aplikasi algoritma, Omega Wolf boleh dipanggil penyelesaian optimum yang dihasilkan oleh semua penyelesaian yang mungkin, dan penyelesaian optimum hanya dinilai oleh penyelesaian optimum ketiga dan tidak akan dibandingkan dengan penyelesaian terbaik .

Serigala kelabu mengikut teknik memburu khas di mana keseluruhan pek memburu mangsa dalam pek. Mangsa yang dipilih dipisahkan dari pek oleh serigala Omega, dan mangsa yang dipilih dikejar dan diserang oleh serigala Delta dan serigala Beta. Algoritma Grey Wolf dioptimumkan mengikut undang-undang ini dan menghasilkan penyelesaian optimum dengan menggunakan pelbagai fungsi terbina dalam.

Logik Algoritma Serigala Kelabu

Algoritma Pengoptimuman Serigala Kelabu (GWO) biasanya mengurangkan masa operasi data Algoritma akan menguraikan keseluruhan masalah kompleks kepada beberapa subset dan menyediakan subset kepada setiap ejen, serupa dengan Grey Wolf Pack The. hierarki keseluruhan , selepas mengeluarkan semua penyelesaian, menyusunnya untuk menghasilkan penyelesaian optimum yang terbaik.

Oleh itu, Algoritma Pengoptimuman Serigala Kelabu (GWO) mesti menghasilkan penyelesaian terbaik dengan melaksanakan tugas secara berulang kali. Setelah penyelesaian yang paling sesuai ditentukan, algoritma berhenti berulang.

Walau bagaimanapun, penyelesaian optimum bukanlah mutlak Dalam kes yang jarang berlaku, algoritma serigala kelabu akan memilih untuk mengeluarkan penyelesaian suboptimum kepada masalah tersebut.

Kebaikan dan Kelemahan Algoritma Grey Wolf

Kebaikan: Berbanding dengan algoritma pengoptimuman lain, proses pengoptimuman Algoritma Grey Wolf adalah lebih pantas kerana mereka mula-mula memperoleh jawapan, kemudian membandingkan jawapan yang berbeza dan menyusunnya dengan sewajarnya untuk menghasilkan penyelesaian Terbaik yang terbaik .

Kelemahan: Algoritma pengoptimuman Grey Wolf ialah algoritma pengoptimuman heuristik Penyelesaian optimum yang dihasilkan hanya hampir dengan penyelesaian optimum asal dan bukan penyelesaian optimum sebenar kepada masalah.

Atas ialah kandungan terperinci Analisis mendalam tentang Algoritma Pengoptimuman Serigala Kelabu (GWO) serta kekuatan dan kelemahannya. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!