7、乳腺癌研究中的自然启发式计算技术概述

乳腺癌研究中的自然启发式计算技术概述

1. 引言

在过去几十年里，各种计算工具被有效用于解决现实生活中的多学科问题。自然启发式计算技术（NIC）通过观察不同环境中的自然现象，采用不同性能指标来解决问题。如今，NIC 备受关注，它采用开发计算算法的方法来解决复杂问题。

自然启发式计算是一种新兴的先进计算机技术，它利用昆虫、鸟类、动物和人类等不同生物的独特行为特征。这些算法利用生物的自主、分布式、涌现性、适应性和自组织行为，为教育、研究、商业、医疗、金融和娱乐等不同领域的现实问题找到合适的解决方案。

元启发式是一种高级程序，由两个希腊词组成，“Meta”表示更高一级，“heuristics”表示用于寻找。虽然一些高性能的自然启发式元启发式算法不能保证其解决方案的最优性，但它们可以通过探索搜索空间，在合理的时间内找到较好的解决方案，且计算量较小。这些算法可能最早在 20 世纪 40 年代开始应用，后来在 1975 年，John Holland 受进化概念（如突变和选择模式）启发发明了遗传算法（GA）。20 世纪 90 年代是进化和元启发式计算的黄金十年。1992 年，Dorigo 受蚂蚁行为启发提出了蚁群优化（ACO）算法；1995 年，James Kennedy 和 Russell C. Eberhart 受鸟群觅食行为启发提出了粒子群优化（PSO）算法。

NIC 算法广泛用于人类各种疾病的早期预测，如 GA、人工蜂群（ABC）和 PSO 等算法常用于癌症、糖尿病和心脏病等疾病的早期诊断。在 ACO、PSO 和 ABC 算法中，ABC 算法在诊断乳腺癌方面表现更优。而且，混合使用 NIC 算法比单独使用效果更好。传统的基于机器的方法广泛用于乳腺癌诊断，但在高级预测