Jadual Kandungan
Inspirasi untuk Algoritma Grey Wolf
Logik Algoritma Serigala Kelabu
Kebaikan dan Kelemahan Algoritma Grey Wolf
Rumah web3.0 Analisis mendalam tentang Algoritma Pengoptimuman Serigala Kelabu (GWO) serta kekuatan dan kelemahannya

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

Jan 19, 2024 pm 07:48 PM
Metaheuristik Konsep algoritma

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:

灰狼优化算法(GWO)详解 灰狼算法的优缺点

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!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
2 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Repo: Cara menghidupkan semula rakan sepasukan
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Hello Kitty Island Adventure: Cara mendapatkan biji gergasi
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Analisis mendalam tentang Algoritma Pengoptimuman Serigala Kelabu (GWO) serta kekuatan dan kelemahannya Analisis mendalam tentang Algoritma Pengoptimuman Serigala Kelabu (GWO) serta kekuatan dan kelemahannya Jan 19, 2024 pm 07:48 PM

Algoritma Pengoptimuman Serigala Kelabu (GWO) ialah algoritma metaheuristik berasaskan populasi yang menyerupai hierarki kepimpinan dan mekanisme memburu serigala kelabu dalam alam semula jadi. Inspirasi Algoritma Serigala Kelabu 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 alfa: Serigala alfa menduduki kedudukan dominan dalam keseluruhan kumpulan serigala kelabu dan mempunyai hak untuk memerintah seluruh kumpulan serigala kelabu. Dalam aplikasi algoritma, Alpha Wolf adalah salah satu penyelesaian terbaik, penyelesaian optimum yang dihasilkan oleh algoritma pengoptimuman. Serigala beta: Serigala beta melaporkan kepada serigala Alpha dengan kerap dan membantu serigala Alpha membuat keputusan yang terbaik. Dalam aplikasi algoritma, Beta Wolf boleh

Menganalisis prinsip, model dan komposisi Algoritma Carian Sparrow (SSA) Menganalisis prinsip, model dan komposisi Algoritma Carian Sparrow (SSA) Jan 19, 2024 pm 10:27 PM

Algoritma Carian Sparrow (SSA) ialah algoritma pengoptimuman meta-heuristik berdasarkan tingkah laku anti-pemangsaan dan mencari makan burung pipit. Tingkah laku mencari makan burung pipit boleh dibahagikan kepada dua jenis utama: pengeluar dan pemulung. Pengeluar secara aktif mencari makanan, manakala pemulung bersaing untuk mendapatkan makanan daripada pengeluar. Prinsip Algoritma Pencarian Sparrow (SSA) Dalam Algoritma Pencarian Sparrow (SSA), setiap burung pipit sangat memperhatikan tingkah laku jiran-jirannya. Dengan menggunakan strategi mencari makan yang berbeza, individu dapat menggunakan tenaga tertahan dengan cekap untuk mengejar lebih banyak makanan. Selain itu, burung lebih terdedah kepada pemangsa dalam ruang carian mereka, jadi mereka perlu mencari lokasi yang lebih selamat. Burung di tengah koloni boleh meminimumkan pelbagai bahaya mereka sendiri dengan tinggal dekat dengan jiran mereka. Apabila burung mengesan pemangsa, ia membuat panggilan penggera

Terokai prinsip asas dan proses pelaksanaan algoritma pensampelan bersarang Terokai prinsip asas dan proses pelaksanaan algoritma pensampelan bersarang Jan 22, 2024 pm 09:51 PM

Algoritma persampelan bersarang ialah algoritma inferens statistik Bayesian yang cekap digunakan untuk mengira kamiran atau penjumlahan di bawah taburan kebarangkalian kompleks. Ia berfungsi dengan menguraikan ruang parameter kepada berbilang hiperkubus dengan isipadu yang sama, dan secara beransur-ansur dan berulang "menolak keluar" salah satu hiperkubus volum terkecil, dan kemudian mengisi hiperkubus dengan sampel rawak untuk menganggarkan nilai kamiran taburan kebarangkalian dengan lebih baik. Melalui lelaran berterusan, algoritma pensampelan bersarang boleh memperoleh nilai kamiran ketepatan tinggi dan sempadan ruang parameter, yang boleh digunakan untuk masalah statistik seperti perbandingan model, anggaran parameter, dan pemilihan model. Idea teras algoritma ini adalah untuk mengubah masalah penyepaduan kompleks kepada satu siri masalah penyepaduan mudah, dan mendekati nilai kamiran sebenar dengan mengurangkan jumlah ruang parameter secara beransur-ansur. Setiap langkah lelaran mengambil sampel secara rawak daripada ruang parameter

Apakah peranan perolehan maklumat dalam algoritma id3? Apakah peranan perolehan maklumat dalam algoritma id3? Jan 23, 2024 pm 11:27 PM

Algoritma ID3 adalah salah satu algoritma asas dalam pembelajaran pokok keputusan. Ia memilih titik perpecahan terbaik dengan mengira keuntungan maklumat setiap ciri untuk menjana pepohon keputusan. Keuntungan maklumat ialah konsep penting dalam algoritma ID3, yang digunakan untuk mengukur sumbangan ciri kepada tugas pengelasan. Artikel ini akan memperkenalkan secara terperinci konsep, kaedah pengiraan dan aplikasi perolehan maklumat dalam algoritma ID3. 1. Konsep entropi maklumat Entropi maklumat ialah konsep dalam teori maklumat, yang mengukur ketidakpastian pembolehubah rawak. Untuk nombor pembolehubah rawak diskret, dan p(x_i) mewakili kebarangkalian bahawa pembolehubah rawak X mengambil nilai x_i. surat

Prinsip pengoptimuman berangka dan analisis Algoritma Pengoptimuman Paus (WOA) Prinsip pengoptimuman berangka dan analisis Algoritma Pengoptimuman Paus (WOA) Jan 19, 2024 pm 07:27 PM

Algoritma Pengoptimuman Paus (WOA) ialah algoritma pengoptimuman metaheuristik yang diilhamkan oleh alam semula jadi yang menyerupai tingkah laku memburu ikan paus bungkuk dan digunakan untuk pengoptimuman masalah berangka. Algoritma Pengoptimuman Paus (WOA) bermula dengan satu set penyelesaian rawak dan mengoptimumkan berdasarkan ejen carian yang dipilih secara rawak atau penyelesaian terbaik setakat ini melalui kemas kini kedudukan ejen carian dalam setiap lelaran. Inspirasi Algoritma Pengoptimuman Paus Algoritma Pengoptimuman Paus diinspirasikan oleh tingkah laku memburu ikan paus bungkuk. Paus bungkuk lebih suka makanan yang terdapat berhampiran permukaan, seperti krill dan kumpulan ikan. Oleh itu, paus bungkuk mengumpulkan makanan bersama-sama untuk membentuk rangkaian gelembung dengan meniup buih dalam lingkaran bawah ke atas semasa memburu. Dalam gerakan "lingkaran ke atas", ikan paus bungkuk menyelam kira-kira 12m, kemudian mula membentuk gelembung lingkaran di sekeliling mangsanya dan berenang ke atas.

Algoritma Ciri Invarian Skala (SIFT). Algoritma Ciri Invarian Skala (SIFT). Jan 22, 2024 pm 05:09 PM

Algoritma Scale Invariant Feature Transform (SIFT) ialah algoritma pengekstrakan ciri yang digunakan dalam bidang pemprosesan imej dan penglihatan komputer. Algoritma ini telah dicadangkan pada tahun 1999 untuk meningkatkan pengecaman objek dan prestasi pemadanan dalam sistem penglihatan komputer. Algoritma SIFT adalah teguh dan tepat dan digunakan secara meluas dalam pengecaman imej, pembinaan semula tiga dimensi, pengesanan sasaran, penjejakan video dan medan lain. Ia mencapai invarian skala dengan mengesan titik utama dalam ruang skala berbilang dan mengekstrak deskriptor ciri tempatan di sekitar titik utama. Langkah-langkah utama algoritma SIFT termasuk pembinaan ruang skala, pengesanan titik utama, kedudukan titik utama, penetapan arah dan penjanaan deskriptor ciri. Melalui langkah-langkah ini, algoritma SIFT boleh mengekstrak ciri yang teguh dan unik, dengan itu mencapai pemprosesan imej yang cekap.

Pengenalan kepada algoritma Wu-Manber dan arahan pelaksanaan Python Pengenalan kepada algoritma Wu-Manber dan arahan pelaksanaan Python Jan 23, 2024 pm 07:03 PM

Algoritma Wu-Manber ialah algoritma pemadanan rentetan yang digunakan untuk mencari rentetan dengan cekap. Ia adalah algoritma hibrid yang menggabungkan kelebihan algoritma Boyer-Moore dan Knuth-Morris-Pratt untuk menyediakan padanan corak yang pantas dan tepat. Langkah algoritma Wu-Manber 1. Cipta jadual cincang yang memetakan setiap subrentetan yang mungkin bagi corak ke kedudukan corak di mana subrentetan itu berlaku. 2. Jadual cincang ini digunakan untuk mengenal pasti potensi lokasi permulaan corak dalam teks dengan cepat. 3. Lelaran melalui teks dan bandingkan setiap aksara dengan aksara yang sepadan dalam corak. 4. Jika aksara sepadan, anda boleh beralih ke aksara seterusnya dan meneruskan perbandingan. 5. Jika aksara tidak sepadan, anda boleh menggunakan jadual cincang untuk menentukan watak berpotensi seterusnya dalam corak.

Terokai konsep kaedah Bayesian dan rangkaian Bayesian secara mendalam Terokai konsep kaedah Bayesian dan rangkaian Bayesian secara mendalam Jan 24, 2024 pm 01:06 PM

Konsep kaedah Bayesian Kaedah Bayesian ialah teorem inferens statistik yang digunakan terutamanya dalam bidang pembelajaran mesin. Ia melaksanakan tugas seperti anggaran parameter, pemilihan model, purata model dan ramalan dengan menggabungkan pengetahuan sedia ada dengan data pemerhatian. Kaedah Bayesian adalah unik dalam keupayaan mereka untuk mengendalikan ketidakpastian secara fleksibel dan menambah baik proses pembelajaran dengan mengemas kini pengetahuan sedia ada secara berterusan. Kaedah ini amat berkesan apabila menangani masalah sampel kecil dan model yang kompleks, dan boleh memberikan keputusan inferens yang lebih tepat dan mantap. Kaedah Bayesian adalah berdasarkan teorem Bayes, yang menyatakan bahawa kebarangkalian hipotesis yang diberi beberapa bukti adalah sama dengan kebarangkalian bukti didarab dengan kebarangkalian terdahulu. Ini boleh ditulis sebagai: P(H|E)=P(E|H)P(H) di mana P(H|E) ialah kebarangkalian posterior hipotesis H diberi bukti E, P(