ScholarGate
Ассистент
Machine learningSwarm Intelligence

Алгоритм слизевиков

Алгоритм слизевиков (Slime Mould Algorithm, SMA) — это вдохновленный природой метаэвристический метод оптимизации, представленный Ли и соавт. в 2020 году. Он имитирует поведение слизевиков, которые распространяются и сокращаются для поиска оптимальных источников пищи. SMA решает сложные задачи оптимизации, имитируя адаптивные стратегии поиска пищи и пространственного распределения этих организмов.

Открыть в MethodMindСкороВидеоСкороDownload slides

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Method map

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

Источники

  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

Как цитировать эту страницу

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

Упоминается в

ScholarGateSlime Mould Algorithm (Slime Mould Algorithm). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/optimization/slime-mould-algorithm · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026