Methodenbewijsdossier

Slime Mould Algorithm

The Slime Mould Algorithm (SMA) is a nature-inspired metaheuristic optimization technique introduced by Li et al. in 2020. It mimics the behavior of slime moulds, which spread and contract to find optimal food sources. SMA addresses complex optimization problems by simulating the adaptive foraging and spatial distribution patterns of these organisms.

Sources recorded, not reviewed

Bronrecord

Citaten letterlijk overgenomen uit het bronrecord van de methode. Hieruit wordt geen verificatie op claimniveau afgeleid.

Taxonomisch methodendossier · ml-model / optimization

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

Volledige methode openen

Gecureerde claims

Claims opgeslagen in het bewijsregister, elk met zijn eigen beoordeling.

Nog geen gecureerde claims

Deze weergave verzint geen claimbeoordeling als het register er geen heeft.

Gerelateerde methoden

Gegenereerd uit de methodegraaf en getoond als machinaal voorgestelde relaties — er wordt geen bewijsclaim afgeleid.

Taxonomic bucketAquila Optimizermachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyArithmetic Optimization Algorithmmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Used in the same domainGenetic Algorithmmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Taxonomic bucketHarris Hawks Optimizationmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Used in the same domainParticle Swarm Optimizationmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.