Jellyfish Search Optimizer
Jellyfish Search Optimizer (JSO) är en biologiskt inspirerad metaheuristisk algoritm som introducerades av Shi et al. 2022, baserad på manetens rörelse- och födosöksbeteende i havsmiljöer. Maneter uppvisar två distinkta beteenden: passiv drift med havsströmmar (exploration) och aktiv simning mot födokällor (exploitation). JSO fångar dessa beteenden för att skapa en effektiv balans mellan global sökning och lokal förfining.
Läs hela metoden
Logga in med ett kostnadsfritt konto för att läsa avsnittet.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Källor
- 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 ↗
Så citerar du den här sidan
ScholarGate. (2026, June 3). Jellyfish Search Optimizer. ScholarGate. https://scholargate.app/sv/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
- Partikelsvärmsoptimering (PSO)Optimering↔ compare
- Slime Mould AlgorithmOptimering↔ compare
Hittade du ett fel på sidan? Rapportera eller föreslå en rättelse →