Using Improved Hybrid Grey Wolf Algorithm Based on Artificial Bee Colony Algorithm Onlooker and Scout Bee Operators for Solving Optimization Problems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Grey Wolf optimization (GWO) is a newly developed stochastic meta-heuristic technique motivated by nature. It shows potential in diverse optimization challenges. It replicates grey wolf hunting behaviour and social hierarchy, exploring the solution space similar to their natural process. The algorithm efficiently explores and converges to the optimal solution. However, a drawback of the standard GWO is its limited exploitation capability due to its exploration-focused iterations. This may hinder finding the optimal solution nearby, leading to lower local convergence rates and degraded solution quality. To address this, the GWO-Employed-Onlooker model suggests incorporating the onlooker and scout bee operators from the artificial bee colony algorithm (ABC) during the position-changing stage of the grey wolves. This enhances exploitation capability, resulting in improved local convergence rates and better solution quality. The proposed method’s performance is evaluated on various optimization functions and compared their convergence rate to standard GWO, Genetic Algorithm (GA), Firefly Algorithm (FA), ABC, and Ant Colony Optimization (ACO) techniques. The results demonstrate that the proposed strategy GWO-Employed-Onlooker is better, indicating that it is valuable in solving optimization problems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».