L'Optimiseur de Loup Gris

Aperçu

Les algorithmes de recherche et les techniques d'optimisation sont les moteurs de la plupart des techniques d'intelligence artificielle et de science des données. L'Optimiseur de Loup Gris (GWO) est une technique de recherche en IA de premier plan, reconnue pour son efficacité et sa large 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

Enseigné par

Seyedali Mirjalili

Sujets

Science des données