Discussão do artigo "Algoritmos de otimização populacionais: Otimizador lobo-cinzento (GWO)"

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Novo artigo Algoritmos de otimização populacionais: Otimizador lobo-cinzento (GWO) foi publicado:

Vamos falar sobre um dos algoritmos de otimização mais recentes e modernos: o "Packs of grey wolves" (manada de lobos-cinzentos). Devido ao seu comportamento distinto em funções de teste, este algoritmo se torna um dos mais interessantes em comparação com outros considerados anteriormente. Ele é um dos principais candidatos para treinamento de redes neurais e para otimizar funções suaves com muitas variáveis.

Figura 3. Diagrama do movimento do ômega em relação ao alfa, beta e delta.

O pseudocódigo do algoritmo GWO é o seguinte:

1) Inicializar aleatoriamente a população de lobos cinzentos.
2) Calcular a aptidão de cada membro da população.
3) Líderes da matilha:
-α = o membro com o melhor valor de aptidão
-β = o segundo melhor membro (em termos de aptidão)
-δ = o terceiro melhor membro (em termos de valor de aptidão)
Atualizar a posição de todos os lobos ômega usando fórmulas dependentes de α, β, δ.
4) Calcular a aptidão de cada membro da população.
5) Repetir o passo 3.

Autor: Andrey Dik