記事「母集団最適化アルゴリズム：灰色オオカミオプティマイザー(GWO)」についてのディスカッション

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最新の最適化アルゴリズムの1つである灰色オオカミオプティマイザについて考えてみましょう。テスト関数の元々の動作により、このアルゴリズムは、以前に検討されたものの中で最も興味深いものの1つになります。これは、ニューラルネットワークの訓練に使用される最も優れたアルゴリズムの1つであり、多くの変数を持つ滑らかな関数です。

図3：アルファ、ベータ、デルタに対するオメガの動きの図

GWOアルゴリズムの疑似コードは次のとおりです。

1）灰色オオカミの個体群をランダムに初期化します。
2）母集団の各メンバーの適合度を計算します。
3）群れのリーダー：
-α = 最高の適合度値を持つメンバー
-β = 2番目に優れたメンバー（適合度に関して）
-δ = 3番目に優れたメンバー（適合度に関して）
α、β、δに依存する式に従って、すべてのオメガオオカミの位置を更新します
4）母集団の各メンバーの適合度を計算します。
5）手順3を繰り返します。

作者: Andrey Dik