Practical and theoretical aspects of mathematical modeling of the optimization process of managing multigroup behavior of agents in distributed systems based on the GWO algorithm

Abstract

Practical Significance: 1) we put forward an idea-hypothesis, for verification in subsequent works, which is based on multi-group multi-agent self-organization of a distributed system on the basis of qualitative and numerical indicators, which are planned to be calculated based on complex coordination-characteristic methods and heuristic dynamically changing data. It is proposed to verify the hypothesis about new calculated evaluation parameters of the effectiveness of wolf pack agents; 2) future research works are planned to expand the scope of application of the gray wolf pack algorithm (GWO) in combination with our other promising ideas in the field of computational intelligence for solving already known, but inefficiently solved optimization problems; 3) in the context of the process of mathematical modeling using the GWO algorithm, it is planned to pay attention to the problem of the artificiality of the principle of generation and distribution of a random variable in stochastic variables of the algorithm, the issues of which were not sufficiently covered in the works found in the references or can be modified to increase the efficiency of the algorithm in solving selected problems; 4) proposed as a new solution to use the GWO algorithm in the selected optimal spherical objects packing problems for solving them in more efficient way. Conclusions: this work considered the main practical and theoretical aspects and many-sided application of the optimization algorithm of the gray wolf pack optimizer (GWO). The applied application of this algorithm in various scientific and practical problems in the context of mathematical modeling of multigroups multiple-agents behavior was considered. The basic principles of the organization of a wolf pack were analyzed and separate strategies of coordination and hunting by a wolf pack were determined. The key characteristics and problems of the gray wolf pack optimizer algorithm (GWO) were defined and considered the ways to solve them in the most efficient way. Практичне значення: 1) нами висувається ідея-гіпотеза, для перевірки в наступних роботах, котра ґрунтується на мультигруповій мультиагентній самоорганізації розподіленої системи на основі якісно-числових показників, котрі планується розраховувати виходячи із складних координаційно-характеристичних методів та евристичних динамічно-змінюваних даних. Пропонується перевірити гіпотезу про нові розрахункові оціночні параметри ефективності агентів вовчої зграї; 2) плануються майбутні роботи-дослідження задля розширення області застосування алгоритму зграї сірих вовків (GWO) у комбінації з перспективними іншими нашими ідеями в області обчислювального інтелекту задля вирішення вже відомих, але неефективно розв’язаних оптимізаційних задач; 3) в контексті процесу математичного моделювання з використанням алгоритму GWO, планується звернути увагу на проблему неприродності принципу генерації та розподілення випадкової величини у стохастичних змінних алгоритму, проблематику питання якого було недостатньо висвітлено у роботах, знайдених за посиланнями або може бути модифіковано задля підвищення ефективності роботи алгоритму у вирішенні обраних задач; 4) запропоновано, як нове рішення використання алгоритму GWO у вибраних задачах оптимального пакування сферичних об’єктів для їх більш ефективного вирішення. Висновки В даній роботі було розглянуто основні практико-теоретичні аспекти та багатогранність специфіки застосування оптимізаційного алгоритму зграї сірих вовків (GWO). Розглянуто прикладне застосування даного алгоритму у різних науково-практичних задачах в контексті математичного моделювання мультигрупової мультиагентної поведінки. Було проаналізовано базові принципи організації вовчої зграї, визначено окремі стратегії координації та полювання вовчою зграєю, було виявлено ключові характеристики та проблематику алгоритму зграї сірих вовків (GWO).