Optimasi Mongoose Kerdil
Algoritma Optimasi Mongoose Kerdil (DMO) adalah metaheuristik yang terinspirasi dari alam yang diperkenalkan oleh Agushaka et al. pada tahun 2022, berdasarkan pola perilaku koloni mongoose kerdil. Mongoose kerdil menunjukkan dinamika kelompok yang canggih termasuk perilaku penjaga (surveilans dan eksplorasi), perawatan anak (mentoring), dan perburuan kooperatif. Algoritma ini menerjemahkan perilaku sosial ini ke dalam mekanisme optimasi yang menyeimbangkan eksplorasi dan eksploitasi secara efektif.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- Agushaka, J. O., Ezugwu, A. E., & Abualigah, L. (2022). Dwarf mongoose optimization algorithm. Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 391, 114570. DOI: 10.1016/j.cma.2022.114570 ↗
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Dwarf Mongoose Optimization. ScholarGate. https://scholargate.app/id/optimization/dwarf-mongoose-optimization
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.
- Optimizer AquilaOptimasi↔ compare
- Pengoptimal Serigala Abu-abuOptimasi↔ compare
- Optimasi Elang HarrisOptimasi↔ compare
- Algoritma Cetakan LendirOptimasi↔ compare
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →