Resumen

El algoritmo Grey Wolf Optimizer (GWO) es una técnica de optimización recientemente desarrollada, novedosa y basada en la población que se inspira en el mecanismo de caza de los lobos grises. El algoritmo GWO tiene algunas ventajas distintas, como pocos parámetros de algoritmo, una fuerte capacidad de optimización global y facilidad de implementación en una computadora. Sin embargo, el desafío principal es que hay algunos casos en los que el GWO tiende a estancarse en óptimos locales. Esta desventaja del algoritmo GWO puede atribuirse a una insuficiencia en su ecuación de actualización de posición, que no tiene en cuenta la información de interacción posicional sobre los tres mejores lobos grises (es decir, los tres líderes). Este artículo propone una versión mejorada del algoritmo GWO que se basa en una búsqueda de dimensiones dinámicas, una técnica de depredación de caminata en espiral e información de interacción posicional (denominada DGWO). Además, se diseña una estrategia de par

• Materias:Modelo de tráfico Sistemas antifrágiles Sistemas multiagente Componentes complejos
• Subjects:Traffic model Anti-fragile systems Multiagent systems Complex components
• Palabras claves:Optimizador de lobo gris; Algoritmo; Optimización; Optimización global; óptimos locales; Versión mejorada
• Keywords:Grey wolf optimizer; Algorithm; Optimization; Global optimization; Local optima; Improved version