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【论文复现】量子海洋捕食者算法用于多级图像分割问题

news 来源：原创 2025/5/13 9:35:25

目录

    • 1.摘要
    • 2.海洋捕食者算法MPA原理
    • 3.改进策略
    • 4.结果展示
    • 5.参考文献
    • 6.代码获取

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1.摘要

本文提出了一种基于量子理论的改进海洋捕食者算法（QMPA），专门用于解决多级图像分割问题。QMPA算法利用薛定谔波函数中的概率函数来确定任何时刻粒子的位置，这种创新的搜索机制显著增强了算法的探索与开发能力。这种方法不仅优化了粒子的定位过程，也为图像分割技术带来了新的可能性。

2.海洋捕食者算法MPA原理

【智能算法】海洋捕食者算法（MPA)原理及实现

3.改进策略

在海洋捕食者算法（MPA）中，每次迭代都需明确每个捕食者的位置。在量子海洋捕食者算法（QMPA）中，捕食者的位置是随时间变化的。为了精确确定每个捕食者的位置，本文通过蒙特卡洛模拟将量子位置转换为传统的经典位置：
R ⃗ Q = X i , j ( t + 1 ) = { P i − β ∗ ( M B e s t − X i , j ( t ) ) × ln ⁡ ( 1 u ) , i f k ≥ 0.5 P i + β ∗ ( M B e s t − X i , j ( t ) ) × ln ⁡ ( 1 u ) , i f k ≤ 0.5 \begin{aligned} \vec{R}_{Q} & =X_{i,j}\left(t+1\right) \\ & = \begin{cases} P_i-\beta*\left(M_{Best}-X_{i,j}\left(t\right)\right)\times\ln\left(\frac{1}{u}\right), & ifk\geq0.5 \\ \\ P_i+\beta*\left(M_{Best}-X_{i,j}\left(t\right)\right)\times\ln\left(\frac{1}{u}\right), & ifk\leq0.5 & \end{cases} \end{aligned} R Q​​=Xi,j​(t+1)=⎩ ⎨ ⎧​Pi​−β∗(MBest​−Xi,j​(t))×ln(u1​),Pi​+β∗(MBest​−Xi,j​(t))×ln(u1​),​ifk≥0.5ifk≤0.5​​​
这种方法允许更动态地追踪和预测捕食者在搜索空间中的移动，从而提高算法的效率和准确性。

流程图

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伪代码

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4.结果展示

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5.参考文献

[1] Abd Elaziz M, Mohammadi D, Oliva D, et al. Quantum marine predators algorithm for addressing multilevel image segmentation[J]. Applied Soft Computing, 2021, 110: 107598.

6.代码获取

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