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新型MAAPO算法通过受生物启发的优化增强图像分割

研究人员开发了一种名为MAAPO的新型膜算法，该算法将人工原生质体优化器（APO）与膜计算框架相结合。该方法旨在增强复杂优化问题的种群多样性和搜索动态。增强的APO模型利用基于轮盘的适应度-距离平衡机制进行自适应参考点选择，从而改善了算法的探索-利用平衡。MAAPO在CEC2017测试套件上已证明其性能优于其他12种算法，并已成功应用于多阈值图像分割，在分割质量上优于现有方法。