Machine learningSwarm Intelligence

Optymalizator Wyszukiwania Meduz

Optymalizator Wyszukiwania Meduz (JSO) to inspirowany biologicznie algorytm metaheurystyczny wprowadzony przez Shi i wsp. w 2022 roku, oparty na zachowaniach ruchowych i poszukiwaniu pożywienia przez meduzy w środowisku oceanu. Meduzy wykazują dwa odrębne zachowania: pasywne dryfowanie z prądami oceanicznymi (eksploracja) i aktywne pływanie w kierunku źródeł pożywienia (eksploatacja). JSO odzwierciedla te zachowania, aby stworzyć efektywną równowagę między globalnym przeszukiwaniem a lokalnym udoskonalaniem.

Otwórz w MethodMindWkrótceWideoWkrótceDownload slides

Przeczytaj pełny opis metody

Tylko dla członków

Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.

Zaloguj się

Method map

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

Źródła

  1. 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

Jak cytować tę stronę

ScholarGate. (2026, June 3). Jellyfish Search Optimizer. ScholarGate. https://scholargate.app/pl/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.

Compare side by side
ScholarGateJellyfish Search Optimizer (Jellyfish Search Optimizer). Pobrano 2026-06-15 z https://scholargate.app/pl/optimization/jellyfish-search-optimizer · Zbiór danych: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026