Jellyfish Search Optimizer
Jellyfish Search Optimizer (JSO) er en biologisk-inspirert metaheuristisk algoritme introdusert av Shi et al. i 2022, basert på bevegelses- og beitemønsteret til maneter i havomgivelser. Maneter viser to distinkte atferder: passiv drift med havstrømmer (utforskning) og aktiv svømming mot matkilder (utnyttelse). JSO fanger disse atferdene for å skape en effektiv balanse mellom global søking og lokal forbedring.
Les hele metoden
Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- 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 ↗
Slik siterer du denne siden
ScholarGate. (2026, June 3). Jellyfish Search Optimizer. ScholarGate. https://scholargate.app/no/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.
- Aquila OptimizerOptimering↔ compare
- Partikkelsvermoptimalisering (PSO)Optimering↔ compare
- SlimsoppalgoritmenOptimering↔ compare
Funnet en feil på denne siden? Rapporter eller foreslå en rettelse →