Resumen

En este artículo proponemos un optimizador híbrido de lobo gris discreto (HDGWO) para resolver el problema de asignación de objetivos de armas (WTA), un tipo de problemas de programación entera no lineal. Para hacer que el optimizador original de lobo gris (GWO), que fue desarrollado solo para problemas con un espacio de solución continuo, esté disponible en este contexto, primero lo modificamos adoptando un método de codificación decimal entera para representar soluciones (lobos) y presentando un método de actualización de posición modular para actualizar soluciones en el espacio de solución discreto. De esta manera, obtenemos un optimizador de lobo gris discreto (DGWO) y luego, combinándolo con un algoritmo de búsqueda local (LSA), obtenemos el HDGWO. Además, también introducimos conocimiento específico del dominio tanto en el método de codificación como en el algoritmo de búsqueda local para comprimir el espacio de soluciones factibles. Finalmente, examinamos la viabilidad del HDGWO y la escalabilidad del HDGWO, respectivamente, al adoptarlo para resolver un caso de

• Materias:Comportamiento asintótico Entropía del gráfico Seguridad dinámica Polinomios diferenciales Gráfico monocíclico
• Subjects:Asymptotic behavior Entropy of the graph Dynamic safety Differential polynomials Monocyclic graph
• Palabras claves:Híbrido; Optimizador de lobo gris discreto; Asignación de objetivos de armas; Programación entera no lineal; Algoritmo de búsqueda local; Escalabilidad
• Keywords:Hybrid; Discrete grey wolf optimizer; Weapon target assignment; Nonlinear integer programming; Local search algorithm; Scalability