16、自然启发式计算算法：分类与应用探索

自然启发式计算算法：分类与应用探索

1. 自然启发式计算算法概述

自然启发式计算（NIC）算法是受自然界生物行为和现象启发而开发的一系列算法。近年来，这些算法在多个领域展现出巨大的应用潜力，尤其是在癌症诊断方面。研究表明，PSO、ABC 和 GA 等算法可有效用于分析多种癌症，如乳腺癌、肺癌和前列腺癌。在过去 6 年的研究中，ABC、PSO 和 ACO 在早期癌症诊断中的准确率分别在 76.4 - 99.98%、80 - 98% 和 70 - 99.2% 之间。

NIC 算法主要分为以下几类：
- 基于群体行为的群体智能算法
- 基于自然进化的进化算法
- 基于生态系统的生态算法
- 多目标优化算法

下面是常见自然启发式计算算法的分类图：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A(NIC算法):::process --> B(进化算法):::process
    A --> C(生态算法):::process
    A --> D(多目标算法):::process
    A --> E(群体智能算法):::process

2. 进化算法

2.1 人工神经网络（ANN）

人工神经网络是一种机器学习算法，它模拟生物大脑的结构，尤其是神经元的结构。ANN 使用不同的学习机制，如反向传播方法（基于梯度下降）和前馈网络。它具有信息处理