Greylag Goose Optimization (GGO) algorithm
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praveen kumar
sphere function is tested
The Greylag Goose Optimization (GGO) algorithm is a metaheuristic optimization algorithm inspired by the foraging behavior of the greylag goose. It was proposed by Ramalingam et al. in 2018. The algorithm mimics the movement patterns of the greylag goose during foraging, including exploration, exploitation, and flocking behavior.
Citation pour cette source
praveen kumar (2024). Greylag Goose Optimization (GGO) algorithm (https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/163321-greylag-goose-optimization-ggo-algorithm), MATLAB Central File Exchange. Récupéré le .
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GGO
Version | Publié le | Notes de version | |
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