회색 랑구르 최적화: 다중 집단 기반 알고리즘
다수의 결정 변수와 제약 조건을 포함하는 복잡한 실제 문제들은 최적화가 필수적입니다. 이러한 문제 해결을 위해 메타휴리스틱 알고리즘이 도입되었으며, 이는 합리적인 시간 내에 최적의 해를 탐색합니다. 본 연구는 이러한 알고리즘의 중요성을 바탕으로 회색 랑구르 최적화(GLO)라는 새로운 메타휴리스틱 최적화 알고리즘을 제안합니다. GLO는 자연에서 관찰되는 회색 랑구르의 집단 행동에 착안했습니다. 회색 랑구르는 단일 수컷, 다중 수컷, 전체 수컷 집단으로 나뉘며, GLO는 이 세 집단의 행동과 사회적 계층을 수학적으로 모델링합니다. 또…