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
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} RQ=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
伪代码
4.结果展示
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.