Diskussion zum Artikel "Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Der Wal-Optimierungsalgorithmus (WOA)"
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Neuer Artikel Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Der Wal-Optimierungsalgorithmus (WOA) :
Der Wal-Optimierungsalgorithmus (WOA) ist ein metaheuristischer Algorithmus, der durch das Verhalten und die Jagdstrategien von Buckelwalen inspiriert wurde. Die Hauptidee von WOA ist die Nachahmung der so genannten Fressmethode „Blasennetz“, bei der Wale Blasen um ihre Beute herum erzeugen und sie dann in einer spiralförmigen Bewegung angreifen.
Der Wal-Optimierungsalgorithmus ist ein metaheuristischer Optimierungsalgorithmus, der 2016 von Mirjalili und Lewis vorgeschlagen wurde. Sie wurden durch das Jagdverhalten der Wale inspiriert.
Wale verwenden eine Vielzahl von Jagdstrategien, darunter „Blasennetz“ und „spiralförmiges Eindringen“. Bei einem „Blasennetz“ umzingeln Wale ihre Beute, indem sie ein „Netz“ aus Luftblasen erzeugen, um die Beute zu verwirren und zu erschrecken. Beim „spiralförmigen Eindringen“ steigen die Wale in einer spiralförmigen Bewegung aus den Tiefen des Ozeans auf, um Beute zu machen.
Diese Jagdstrategien wurden im Algorithmus WOA abstrakt modelliert. Beim Algorithmus WOA stehen die „Wale“ für die Lösungen eines Optimierungsproblems, während die „Jagd“ die Suche nach der optimalen Lösung darstellt.
Autor: Andrey Dik