ScholarGate
Asistent
Machine learningSwarm Intelligence

Algoritmus slizovky (Slime Mould Algorithm)

Algoritmus slizovky (SMA) je metaheuristická optimalizační technika inspirovaná přírodou, kterou představili Li et al. v roce 2020. Napodobuje chování slizovek, které se šíří a stahují, aby našly optimální zdroje potravy. SMA řeší složité optimalizační problémy simulací adaptivního vyhledávání potravy a vzorců prostorové distribuce těchto organismů.

Otevřít v MethodMindJiž brzyVideoJiž brzyDownload slides

Přečíst celou metodu

Pouze pro členy

Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.

Přihlásit se

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Zdroje

  1. Li, S., Chen, H., Wang, M., Heidari, A. A., & Chakraborty, S. (2020). Slime mould algorithm: A new method for stochastic optimization. Future Generation Computer Systems, 111, 300-323. DOI: 10.1016/j.future.2020.03.055

Jak citovat tuto stránku

ScholarGate. (2026, June 3). Slime Mould Algorithm. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/optimization/slime-mould-algorithm

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Odkazuje sem

ScholarGateSlime Mould Algorithm (Slime Mould Algorithm). Získáno 2026-06-15 z https://scholargate.app/cs/optimization/slime-mould-algorithm · Datová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026