Une analyse approfondie de l'algorithme d'optimisation Grey Wolf (GWO) et de ses forces et faiblesses

L'algorithme d'optimisation du loup gris (GWO) est un algorithme méta-heuristique basé sur la population qui simule la hiérarchie de leadership et le mécanisme de chasse des loups gris dans la nature.

Inspiration pour l'algorithme du loup gris

1 Les loups gris sont considérés comme des prédateurs au sommet et se situent au sommet de la chaîne alimentaire.

2. Les loups gris aiment vivre en groupe (vivant en groupe), avec une moyenne de 5 à 12 loups dans chaque meute.

3. Les loups gris ont une hiérarchie de dominance sociale très stricte, comme indiqué ci-dessous :

Loup Alpha :

Le loup Alpha occupe une position dominante dans l'ensemble du groupe des loups gris et a le droit de commander l'ensemble. groupe de loups gris.

Dans les applications algorithmiques, Alpha Wolf est l'une des meilleures solutions, la solution optimale produite par l'algorithme d'optimisation.

Beta Wolf :

Beta Wolf rend régulièrement compte à Alpha Wolf et aide Alpha Wolf à prendre les meilleures décisions.

Dans les applications algorithmiques, Beta Wolf peut être appelé la solution sous-optimale parmi toutes les solutions possibles à un problème. Si certaines solutions ne conviennent pas à la meilleure solution optimale, alors cette solution sera utilisée.

Delta Wolf :

Delta Wolf est subordonné à Beta Wolf, fournit des mises à jour continues pour Alpha et Beta Wolf et est le supérieur d'Omega Wolf.

Dans l'application des algorithmes, Delta Wolf peut être considéré comme la troisième meilleure solution parmi toutes les solutions possibles au problème. Mais pour toutes les solutions possibles, la troisième meilleure solution est évaluée sur la base de la meilleure et de la deuxième solution adaptée.

Omega Wolf :

Omega wolf est chargé de chasser et de prendre soin des jeunes louveteaux.

Dans l'application des algorithmes, Omega Wolf peut être appelé la solution optimale générée par toutes les solutions possibles, et la solution optimale n'est évaluée que par la troisième solution optimale et ne sera pas comparée à la meilleure solution.

Les loups gris suivent une technique de chasse spéciale où la meute entière chasse ses proies en meute. La proie choisie est séparée de la meute par le loup Omega, et la proie choisie est poursuivie et attaquée par le loup Delta et le loup Beta. L'algorithme Grey Wolf est optimisé selon cette loi et produit des solutions optimales en utilisant diverses fonctions intégrées.

Logique de l'algorithme Grey Wolf

L'algorithme d'optimisation Grey Wolf (GWO) réduit généralement le temps de fonctionnement des données. L'algorithme décomposera l'ensemble du problème complexe en plusieurs sous-ensembles et fournira les sous-ensembles à chaque agent, similaire au Grey Wolf Pack. La hiérarchie globale de, après avoir généré toutes les solutions, les classe pour produire la meilleure solution optimale.

Par conséquent, l'algorithme d'optimisation de Grey Wolf (GWO) doit produire la meilleure solution en mettant en œuvre la tâche à plusieurs reprises. Une fois la solution la mieux adaptée déterminée, l’algorithme arrête son itération.

Cependant, la solution optimale n'est pas absolue. Dans de rares cas, l'algorithme du loup gris choisira de générer une solution sous-optimale au problème.

Avantages et inconvénients de l'algorithme Grey Wolf

Avantages : par rapport à d'autres algorithmes d'optimisation, le processus d'optimisation de l'algorithme Grey Wolf est plus rapide car ils obtiennent d'abord la réponse, puis comparent les différentes réponses et les trient en conséquence pour obtenir la meilleure meilleure solution. .

Inconvénients : l'algorithme d'optimisation de Grey Wolf est un algorithme d'optimisation heuristique. La solution optimale générée n'est que proche de la solution optimale d'origine et n'est pas la véritable solution optimale du problème.

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