• Buradasın

    Gri Kurt Optimizasyonu nasıl çalışır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Gri Kurt Optimizasyonu (GWO), doğadaki gri kurtların sosyal hiyerarşisini ve avlanma mekanizmalarını taklit eden bir meta-sezgisel optimizasyon algoritmasıdır 12.
    Algoritmanın çalışma prensibi şu adımlara dayanır:
    1. Başlangıç: Rastgele bir popülasyon oluşturulur ve her bir kurt, olası bir çözümü temsil eder 1.
    2. Uygunluk Değerlendirmesi: Her bir kurdun uygunluk değeri (fitness), optimize edilmek istenen amaç fonksiyonu kullanılarak hesaplanır 1.
    3. Lider Seçimi: En iyi uygunluk değerlerine sahip kurtlar, alfa, beta ve delta kurtları olarak seçilir 12.
    4. Konum Güncellemesi: Arama aşamasında kurtlar rastgele dağılır ve avın (optimum çözüm) izini bulmaya çalışırlar 1. Çevreleme aşamasında, alfa, beta ve delta kurtları avı çevreler ve diğer kurtları avın etrafında toplanmaya yönlendirir 1.
    5. Saldırı Aşaması: Kurtlar, avın konumunu belirledikten sonra, avın yorulup durmasına kadar ona yaklaşır ve saldırıya geçerler 1. Bu aşama, optimum çözüme yakınsama olarak görülebilir 1.
    6. Tekrarlama: 2-4. adımlar, belirli bir durma kriteri sağlanana kadar tekrarlanır 1.
    7. Sonuç: En iyi uygunluk değerine sahip kurt (alfa kurdu), en iyi çözümü ifade eder 1.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. tr.linkedin.com
        1
      2. acikkaynak.bilecik.edu.tr
        2
      3. 3
      4. acikerisim.aksaray.edu.tr
        4
      5. acikerisim.erbakan.edu.tr
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Gri kurt optimizasyonu hangi problemlerde kullanılır?

    Gri kurt optimizasyonu (GWO) algoritması aşağıdaki problemlerde kullanılır: 1. Veri madenciliği: GWO, veri kümelerini bölümlemek ve kümelemenin ardından sınıflandırmak için veri madenciliği problemlerinde kullanılır. 2. Finans sektörü: Kredi risk analizi ve kredi skor modellemesi gibi finans sektörü uygulamalarında sınıflandırma problemleri için kullanılır. 3. Robot planlaması: Mobil robotların yolunu planlamak için robot yol planlama probleminde kullanılır. 4. Görüntü eşikleme: Çok seviyeli görüntü eşikleme problemlerinin çözümünde sürü tabanlı bir meta sezgisel yöntem olarak kullanılır.
    5 kaynak