El Optimizador Lobo Gris

Resumen

Los algoritmos de búsqueda y las técnicas de optimización son los motores de la mayoría de las técnicas de inteligencia artificial y ciencia de datos. El Optimizador de Lobo Gris (GWO, por sus siglas en inglés) es una técnica de búsqueda de IA líder conocida por su eficiencia y amplia aplicación.

Programa de estudio

• Introducción a la Optimización y Algoritmos de Búsqueda
Visión general de la Optimización en IA y Ciencia de Datos
Importancia de los Algoritmos de Búsqueda
• Fundamentos de las Metaheurísticas
Definición y Características
Comparación con Enfoques Deterministas
• Fundamentos del Optimizador de Lobo Gris (GWO)
Inspiración en el Comportamiento de Caza del Lobo Gris
Componentes Básicos y Estructura del GWO
• Modelo Matemático del GWO
Formulación de la Jerarquía de Liderazgo
Modelado del Comportamiento Social
• Implementación del GWO
Pseudocódigo del GWO
Proceso de Ejecución Paso a Paso
• Ajuste y Control de Parámetros en GWO
Parámetros Clave y su Impacto
Estrategias para un Ajuste Eficiente de Parámetros
• Comparación con Otras Técnicas de Optimización
Diferencias entre GWO y Algoritmos Genéticos, PSO
Ventajas y Limitaciones del GWO
• Aplicaciones del Optimizador de Lobo Gris
GWO en Problemas de Ingeniería y Diseño
GWO en Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático
• Variaciones Avanzadas y Mejoras del GWO
Variantes Modificadas e Hibridizadas de GWO
Investigaciones y Desarrollos Recientes
• Sesión Práctica: Implementación de GWO
Configuración de un Entorno de Programación
Problemas y Soluciones Ejemplares Usando GWO
• Estudios de Caso del Mundo Real
Implementación Exitosa en Proyectos Industriales
Análisis del GWO en Diferentes Dominios
• Direcciones Futuras y Oportunidades de Investigación
Mejoras Potenciales
Tendencias Emergentes en Técnicas de Optimización

Enseñado por

Seyedali Mirjalili

Asignaturas

Ciencia de Datos