Slime Mould Algorithm
Der Slime Mould Algorithm (SMA) ist eine von der Natur inspirierte metaheuristische Optimierungstechnik, die 2020 von Li et al. eingeführt wurde. Sie ahmt das Verhalten von Schleimpilzen nach, die sich ausbreiten und zusammenziehen, um optimale Nahrungsquellen zu finden. SMA behandelt komplexe Optimierungsprobleme, indem es die adaptiven Futtersuch- und räumlichen Verteilungsmuster dieser Organismen simuliert.
Die vollständige Methode lesen
Melden Sie sich mit einem kostenlosen Konto an, um diesen Abschnitt zu lesen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Quellen
- 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 ↗
So zitieren Sie diese Seite
ScholarGate. (2026, June 3). Slime Mould Algorithm. ScholarGate. https://scholargate.app/de/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.
- Aquila OptimizerOptimierung↔ compare
- Arithmetischer OptimierungsalgorithmusOptimierung↔ compare
- Genetischer AlgorithmusOptimierung↔ compare
- Harris Hawks OptimierungOptimierung↔ compare
- Partikelschwarmoptimierung (PSO)Optimierung↔ compare
Referenziert von
Einen Fehler auf dieser Seite entdeckt? Melden oder Korrektur vorschlagen →