Slime Mould Algoritme
Het Slime Mould Algoritme (SMA) is een door de natuur geïnspireerde metaheuristische optimalisatietechniek, geïntroduceerd door Li et al. in 2020. Het bootst het gedrag na van slijmzwammen, die zich verspreiden en samentrekken om optimale voedselbronnen te vinden. SMA pakt complexe optimalisatieproblemen aan door de adaptieve foerageer- en ruimtelijke distributiepatronen van deze organismen te simuleren.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Bronnen
- 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 ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Slime Mould Algorithm. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/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 OptimizerOptimalisatie↔ compare
- Rekenkundig Optimalisatie AlgoritmeOptimalisatie↔ compare
- Genetisch AlgoritmeOptimalisatie↔ compare
- Harris Hawks OptimizationOptimalisatie↔ compare
- Particle Swarm Optimization (PSO)Optimalisatie↔ compare
Geciteerd door
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →