I detta arbete föreslås en ny metaheurist kallad Grey Wolf Optimizer (GWO) inspirerad av grå vargar (Canis lupus). GWO-algoritmen efterliknar ledarskapshierarkin och jaktmekanismen hos grå vargar i naturen. Fyra typer av grå vargar som alfa, beta, delta och omega används för att simulera ledarskapshierarkin. Dessutom genomförs de tre huvudstegen i jakten, sökandet efter byte, kretsandet av byten och angreppet på bytet. Algoritmen jämförs sedan med 29 välkända testfunktioner, och resultaten verifieras genom en jämförande studie med Partikelsvamoptimering (PSO), Gravitationell sökning Algoritm (GSA), Differentiell evolution (DE), Evolutionär programmering (EP) och Evolutionsstrategi (ES). Resultaten visar att GWO-algoritmen kan ge mycket konkurrenskraftiga resultat jämfört med dessa välkända meta-heuristiker. Papperet överväger också att lösa tre klassiska konstruktionsproblem (spännings-/kompressionsfjäder, svetsade balkar och tryckkärlskonstruktioner) och presenterar en verklig tillämpning av den föreslagna metoden inom optisk teknik. Resultaten av de klassiska konstruktionsproblemen och den verkliga tillämpningen visar att den föreslagna algoritmen är tillämplig på utmanande problem med okända sökytor.
Av en tillfällighet, Mirjali m.fl. REF föreslagna grå vargoptimizer (GWO) inspirerad av grå vargar 2014.
Grey Wolf Optimizer
{'venue': 'Adv. Eng. Softw.', 'journal': 'Adv. Eng. Softw.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}