Machine learningSwarm Intelligence

Algoritms dumpeļiem

Algoritms dumpeļiem (SMA) ir ar dabu iedvesmota metaheuristiska optimizācijas tehnika, ko 2020. gadā ieviesa Li et al. Tā atdarina dumpeļu uzvedību, kas izplešas un saraujas, lai atrastu optimālus pārtikas avotus. SMA risina sarežģītas optimizācijas problēmas, simulējot šo organismu adaptīvās barošanās un telpiskās izplatības modeļus.

Atvērt MethodMindDrīzumāVideoDrīzumāDownload slides

Lasīt pilno metodes aprakstu

Tikai dalībniekiem

Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.

Pieteikties

Method map

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

Avoti

  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

Kā citēt šo lapu

ScholarGate. (2026, June 3). Slime Mould Algorithm. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/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

Uz to atsaucas

ScholarGateSlime Mould Algorithm (Slime Mould Algorithm). Izgūts 2026-06-15 no https://scholargate.app/lv/optimization/slime-mould-algorithm · Datu kopa: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026