Pengoptimal Pencarian Ubur-ubur
Pengoptimal Pencarian Ubur-ubur (JSO) adalah algoritma metaheuristik yang terinspirasi dari biologi yang diperkenalkan oleh Shi et al. pada tahun 2022, berdasarkan perilaku pergerakan dan pencarian makan ubur-ubur di lingkungan laut. Ubur-ubur menunjukkan dua perilaku berbeda: hanyut pasif mengikuti arus laut (eksplorasi) dan berenang aktif menuju sumber makanan (eksploitasi). JSO menangkap perilaku ini untuk menciptakan keseimbangan yang efektif antara pencarian global dan penyempurnaan lokal.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- Shi, X., Sun, Y., Zhan, Z. H., Yuen, K. F., & Zhang, J. (2022). Jellyfish search optimizer: A new bio-inspired metaheuristic algorithm for solving optimization tasks. Neural Computing and Applications, 34(10), 7651-7673. link ↗
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Jellyfish Search Optimizer. ScholarGate. https://scholargate.app/id/optimization/jellyfish-search-optimizer
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.
- Optimizer AquilaOptimasi↔ compare
- Particle Swarm Optimization (PSO)Optimasi↔ compare
- Algoritma Cetakan LendirOptimasi↔ compare
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →