الگوریتم گرگ خاکستری چیست؟

بهینه سازی یکی از مفاهیم اساسی در همه حوزه‌های علمی و صنعتی است. این مفهوم بر اساس کاربرد بهینه منابع موجود برای دستیابی به نتایج بهتر و بهینه‌تر است. یکی از الگوریتم‌های جدید برای بهینه سازی، الگوریتم گرگ خاکستری است که الهام گرفته از رفتار گروهی گرگ‌ها در طبیعت است. با استفاده از این الگوریتم، می‌توان به صورت بهینه‌تر به حل مسائل مختلف در حوزه‌های مختلف پرداخت و نتایج بهتری را به دست آورد. به طور کلی این الگوریتم، یک روش موثر و مورد توجه برای بهینه سازی است.

مفهوم الگوریتم گرگ خاکستری

الگوریتم گرگ خاکستری (GWO)، یکی از الگوریتم‌های متاهیوریستیک است که بر اساس رفتار گرگ‌های خاکستری در زمان شکار الهام گرفته شده است. این الگوریتم بر پایه جمعیت عمل می‌کند و فرآیند ساده‌ای دارد که می‌تواند به راحتی به مسائل با ابعاد بزرگ تعمیم داده شود.
در این الگوریتم، گرگ‌های خاکستری به عنوان شکارچیان راس در نظر گرفته می‌شوند، که در بالای هرم زنجیره غذایی قرار دارند. این الگوریتم می‌تواند در حل مسائل بهینه‌سازی، مسائل کلاسیک و مسائل پیچیده دیگر مورد استفاده قرار گیرد و در بسیاری از موارد به دقت و سرعت بالا ارائه راه حل‌های بهینه کمک کند.
گرگ‌های خاکستری به عنوان یک گونه اجتماعی زندگی می‌کنند و گروه‌هایی به نام گله‌ها را تشکیل می‌دهند. هر گله معمولا از 5 تا 12 عضو تشکیل شده است و هر کدام از این اعضا به دقت در یک سلسله مراتب تسلط اجتماعی قرار دارند.
هر گله دارای یک ساختار هرمی است که شامل یک جفت رهبر برجسته، چند گرگ دیگر با موقعیت‌های پایین‌تر و سپس جوان‌ترین اعضای گروه می‌شود. این ترتیب سلسله مراتبی به گرگ‌ها کمک می‌کند تا هماهنگی بیشتری در شکارها و محافظت از خودشان داشته باشند. به عبارت دیگر، هر گرگ در گله وظیفه خاصی دارد و نقش خود را با دقت انجام می‌دهد.

مطلب پیشنهادی: مدل های مدیریت منابع انسانی

روش الگوریتمی گرگ خاکستری الهام گرفته از چه چیزی است؟

الگوریتم رفتار گرگ خاکستری، الهام بخش برای مطالعه رفتارهای اجتماعی است. این گونه گرگ‌ها، در سلسله مراتب اجتماعی خود، با احترام به همدیگر رفتار می‌کنند. سلسله مراتب اجتماعی این گونه گرگ‌ها، بر اساس توانایی و قدرت هر فرد، تعیین می‌شود.
این رفتارها به یک مکانیزم شکار موثر منجر می‌شود؛ زیرا هر گرگ در گروه، با همکاری و هماهنگی بالا، می‌توانند به شکارهای بزرگ‌تری دست یابند. به عبارت دیگر، همکاری بین گرگ‌ها، یکی از عوامل اصلی موفقیت در شکار و بقا برای گرگ خاکستری است.
گرگ خاکستری یک حیوان اجتماعی است که در گروه‌های بزرگ زندگی می‌کند و دارای یک سلسله مراتب اجتماعی پیچیده است. در این گروه‌ها، یک گرگ آلفا به عنوان رهبر انتخاب می‌شود و بالاترین مرتبه اجتماعی را دارا می‌باشد.
این گرگ به عنوان محافظ گروه علیه حملات خارجی عمل می‌کند و حق دسترسی به منابع غذایی اولیه را دارد. سایر اعضای گروه از جمله گرگ‌های بتا، دلتا و امگا، بر اساس قدرت و رتبه بندی اجتماعی خود، جایگاه خود را در سلسله مراتب تعیین می‌کنند.
نر و ماده آلفا، از بالاترین مرتبه هستند و به عنوان رهبران گروه عمل می‌کنند. آن‌ها مسئولیت هدایت و حفظ نظم در گله را برعهده دارند. گرگ بتا نیز از تصمیمات آلفا حمایت می‌کند و به حفظ تعادل و انضباط در گله کمک می‌کند.
در مقابل، گرگ‌های دلتا از رتبه پایین‌تری برخوردارند و اغلب قدرتمند هستند، اما برای رهبری مهارت‌های کافی را ندارند. گرگ امگا کمترین قدرت و جایگاه را در سلسله مراتب دارد و معمولاً مسئولیت مراقبت از گرگ‌های جوان را بر عهده دارد. این سلسله مراتب و توزیع نقش‌ها، به ارتباطات و تعاملات درون گله کمک زیادی می‌کند و برای بقا و پیشرفت گله ضروری است.
گرگ‌های خاکستری از جمله حیواناتی هستند که استراتژی خاص و منحصر به فردی برای شکار دارند. این حیوانات به صورت گروهی و هماهنگ شکار می‌کنند و از روش‌های هوشمندانه‌ای برای تفکیک طعمه از گله استفاده می‌کنند.
ابتدا گرگ‌ها به صورت جمعی طعمه را احاطه می‌کنند و سپس یک یا دو گرگ به تعقیب و حمله به طعمه می‌پردازند، در حالی که سایر اعضای گله قصد تعقیب قاتل را دارند. این روش شکار گرگ‌های خاکستری، نشان از هوش و هماهنگی بالای این حیوانات دارد و نشان‌دهنده تکنیک‌های پیشرفته‌ای است که بومیان این منطقه برای بقا و شکار به کار می‌برند.

مطلب پیشنهادی: درخت تصمیم چیست؟

فرمول الگوریتم گرگ خاکستری چیست؟

در فرآیند بهینه‌سازی، اهمیت انتخاب راه‌حل‌های مناسب واضح است. با تعیین سه راه‌حل برتر، امکان انتخاب بهترین گزینه برای حل مسئله فراهم می‌شود. این روش به ما کمک می‌کند تا از گیر افتادن در یک مسیر نامناسب جلوگیری کنیم و به سمت راه‌حلی که بهینه‌ترین نتیجه را می‌دهد، حرکت کنیم. همچنین، این روش به ما این امکان را می‌دهد که مسیرهای دیگر را نیز بررسی کنیم و از این طریق اطمینان حاصل کنیم که راه‌حل انتخابی واقعا بهینه و بهترین گزینه است.
بیشتر ارتباطات منطقی از فرمول‌های زیر پیروی می‌کنند:

t تکرار را نشان می دهد،A و C بردارهای ضریب هستند، Xp بردار موقعیت طعمه و X بردار موقعیت گرگ است. A و B برابر هستند با:

در الگوریتم‌های بهینه‌سازی، اجزای بردار به صورت خطی از 2 به 0 از طریق تکرار کاهش می‌یابند. این اجزا معمولا به صورت تصادفی محاسبه شده و برای هر گرگ در هر تکرار، بردار A مبادله بین اکتشاف و بهره برداری را کنترل می‌کند.
از سوی دیگر، بردار C همواره درجاتی از تصادفی بودن را اضافه می‌کند. این امر ضروری است؛ زیرا بهینه سازی ممکن است در بهینه محلی گیر کند و برای جلوگیری از این موضوع، نیاز به فراابتکاری‌ها و عوامل تصادفی داریم. این روش‌ها امکان دستیابی به حل بهینه‌تر را ارتقا می‌دهند و باعث افزایش کارایی و دقت الگوریتم‌ها می‌شوند.
بردار Xp به 3، بهترین راه حل وابسته است و فرمول های به روز رسانی هر یک از عوامل (گرگ‌ها) به شرح زیر است:

در الگوریتم بهینه‌سازی با استفاده از الگوریتم‌های ژنتیک، بردار X به عنوان مکان فعلی عامل در نظر گرفته می‌شود. سپس با استفاده از فرمول محاسبه شده، بردار X(t+1) به‌روزرسانی می‌شود. این به‌روزرسانی موقعیت گرگ، بر اساس بهترین سه گرگ از تکرار قبلی انجام می‌شود، اما با این حال، میانگین سه بهترین گرگ نباید دقیقاً برابر با مقدار جدید بردار X(t+1) باشد.
به دلیل وجود بردار C، یک جابجایی تصادفی کوچک به موقعیت جدید اضافه می‌شود. این اقدام به منظور جلوگیری از گیرکردن در بهینه محلی است که می‌تواند عملکرد بهینه‌سازی را بهبود بخشد.
سرانجام، کد شبه الگوریتم گرگ خاکستری GWO همانند زیر است:

حتما به خاطر داشته باشید که میزان پیچیدگی زمانی الگوریتم به تعداد تکرارها، عوامل موجود و اندازه بردارها بستگی دارد. با این حال، به طور کلی می‌توانیم میزان پیچیدگی زمانی را به صورت O(k . n) تقریب زد، جایی که k تعداد تکرارها و n تعداد عوامل است.

مطلب پیشنهادی: زنجیره ارزش چیست؟

کاربردهای گسترده الگوریتم گرگ خاکستری

به طور کلی، این الگوریتم قادر است برای حل مسائل مختلف بهینه‌سازی استفاده شود. در زیر، تنها به چندین کاربرد از آن اشاره می‌کنیم که ممکن است در حوزه یادگیری ماشین مفید باشند.

تنظیم فراپارامتر

تنظیم فراپارامترها، یکی از موارد حیاتی در فرایند یادگیری ماشینی است. انجام این کار به ما کمک می‌کند تا عملکرد الگوریتم‌های ماشینی را به حداکثر برسانیم. برای مثال، در الگوریتم Gradient Boosting، مقادیر بهینه برای پارامترهایی مانند نرخ یادگیری، تعداد درختان و حداکثر عمق بسیار مهم هستند. با استفاده از الگوریتم GWO می‌توانیم به دنبال مقادیر بهینه برای این پارامترها بگردیم.
این الگوریتم به ما کمک می‌کند تا بردار موقعیتی را بسازیم که بهترین مقادیر برای هر پارامتر را نشان دهد. از آنجا که پارامترها می‌توانند مقادیر گوناگونی داشته باشند، اهمیت استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی برای تنظیم آن‌ها بیشتر از پیش مشخص شده است. این روش‌ها ممکن است به ما کمک کنند تا به نتایج بهتر و دقیق‌تری در فرایند یادگیری ماشینی دست یابیم.

انتخاب ویژگی

یکی از کاربردهای مهم GWO در یادگیری ماشین، انتخاب ویژگی است. این الگوریتم با ساخت مجموعه‌ای از ویژگی‌های ممکن و اصلاح مکرر این ویژگی‌ها بر اساس برخی معیارهای عملکرد، به دنبال پیدا کردن بهترین زیرمجموعه ویژگی‌ها برای روند یادگیری ماشین می‌رود.
این رویکرد از نظر پیچیدگی زمانی بسیار ارزان‌تر است؛ زیرا تعداد بسیار بیشتری از زیرمجموعه‌های ممکن در مقایسه با استفاده از تمام ویژگی‌ها وجود دارد. بنابراین، استفاده از GWO برای انتخاب ویژگی‌ها می‌تواند بهبود قابل توجهی در عملکرد و دقت مدل‌های یادگیری ماشین داشته باشد.

سایر کاربردها

روش بهینه‌سازی گرگ‌ خاکستری، با موفقیت در حل مسائل مختلفی مانند مسئله فروشنده دوره گرد (TSP)، حداقل درخت پوشا، سیستم‌های معادلات غیرخطی و مشکلات پخش بار به کار گرفته شده است. در مسئله TSP، هدف این است که یک فروشنده دوره گرد به گونه‌ای پیدا کنیم که مسافت طی شده کمینه شود.

مطلب پیشنهادی: رگرسیون خطی چیست؟

ترتیب الگوریتم گرگ خاکستری

الگوریتم گرگ خاکستری، یک الگوریتم بهینه‌سازی است که از روش‌های الگوریتم‌های تکاملی برای حل مسائل بهینه‌سازی استفاده می‌کند. در این الگوریتم، سه جواب برتر به عنوان alpha, beta, delta انتخاب می‌شوند و در هر تکرار، این سه گرگ قابلیت تخمین موقعیت شکار را دارند و موقعیت بقیه جواب‌ها نیز با استفاده از این سه گرگ آپدیت می‌شود.
همچنین، در هر تکرار بردار a و C نیز آپدیت می‌شوند. در نهایت، موقعیت گرگ alpha به عنوان نقطه بهینه انتخاب می‌شود که تا این مرحله بهبودی در مسئله بهینه‌سازی ایجاد می‌کند. الگوریتم گرگ خاکستری یک روش موثر و قدرتمند برای حل مسائل بهینه‌سازی است که در موارد مختلفی اعمال می‌شود و نتایج مطلوبی ارائه می‌دهد.

جمع‌بندی

الگوریتم گرگ خاکستری، یک روش بهینه سازی است که بعد از معرفی آن در سال 2016، به سرعت مورد توجه محققین و متخصصین قرار گرفت. این الگوریتم بر اساس رفتار جمعی گرگ‌ها و تنوع کمیت‌ها برای بهبود جواب‌ها طراحی شده است. با استفاده از این الگوریتم، می‌توان مسائل پیچیده را با کارایی بالا و در زمان کمتر حل کرد. با توجه به اهمیت و کارایی این الگوریتم، پیشنهاد می‌شود تا هر فردی که به بهینه سازی مسائل علاقه دارد، از این آموزش استفاده کند تا بهترین نتایج را بدست آورد.