L'Optimiseur de Loup Gris

Aperçu

Search Algorithms and Optimization techniques are the engines of most Artificial Intelligence techniques and Data Science. The Grey Wolf Optimizer (GWO) is a leading AI search technique known for its efficiency and wide application.

Programme

• Introduction aux algorithmes d'optimisation et de recherche
Aperçu de l'optimisation en IA et Data Science
Importance des algorithmes de recherche
• Bases des métaheuristiques
Définition et caractéristiques
Comparaison avec les approches déterministes
• Fondements de l'Optimiseur de Loup Gris (GWO)
Inspiration du comportement de chasse des loups gris
Composants de base et structure du GWO
• Modèle mathématique du GWO
Formulation de la hiérarchie de leadership
Modélisation du comportement social
• Mise en œuvre du GWO
Pseudocode du GWO
Processus d'exécution étape par étape
• Réglage des paramètres et contrôle du GWO
Paramètres clés et leur impact
Stratégies pour un réglage efficace des paramètres
• Comparaison avec d'autres techniques d'optimisation
Différence entre GWO et Algorithmes Génétiques, PSO
Avantages et limitations du GWO
• Applications de l'Optimiseur de Loup Gris
GWO dans les problèmes d'ingénierie et de conception
GWO en science des données et apprentissage automatique
• Variations avancées et améliorations du GWO
Variantes modifiées et hybridées du GWO
Recherches récentes et développements
• Session pratique : Mise en œuvre du GWO
Configuration d'un environnement de codage
Problèmes et solutions d'exemple utilisant le GWO
• Études de cas réels
Mise en œuvre réussie dans les projets industriels
Analyse du GWO dans différents domaines
• Orientations futures et opportunités de recherche
Améliorations potentielles
Tendances émergentes dans les techniques d'optimisation

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Enseigné par

Seyedali Mirjalili

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Matières

Data Science