ScholarGate
Асистент
Machine learningSwarm Intelligence

Алгоритм слизовика

Алгоритм слизовика (Slime Mould Algorithm, SMA) — це натхненна природою метаевристична техніка оптимізації, представлена ​​Li та співавт. у 2020 році. Вона імітує поведінку слизовиків, які розширюються та стискаються для пошуку оптимальних джерел їжі. SMA вирішує складні оптимізаційні задачі, моделюючи адаптивні моделі пошуку їжі та просторового розподілу цих організмів.

Відкрити у MethodMindНезабаромВідеоНезабаромDownload slides

Читати метод повністю

Лише для учасників

Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.

Увійти

Method map

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

Джерела

  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

Як цитувати цю сторінку

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

Згадується в

ScholarGateSlime Mould Algorithm (Slime Mould Algorithm). Отримано 2026-06-15 з https://scholargate.app/uk/optimization/slime-mould-algorithm · Набір даних: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026