17、自然启发式计算算法在癌症诊断中的应用与展望

自然启发式计算算法在癌症诊断中的应用与展望

1. 常见自然启发式计算算法

常见的自然启发式计算（NIC）算法有多种，它们模仿不同生物的自然行为来解决实际问题，以下是一些常见算法的介绍：
| 算法名称 | 灵感来源 | 原理及特点 |
| ---- | ---- | ---- |
| 蚁群优化算法（ACO） | 蚂蚁的觅食行为 | 一种元启发式概率算法，受真实蚂蚁寻找从巢穴到食物资源最短路径的启发，蚂蚁通过信息素（化学物质）进行交流，以此解决许多优化问题 |
| 人工蜂群算法（ABC） | 蜜蜂的觅食行为 | 一种自增长且灵活的算法，通过模拟蜜蜂寻找目标和最优路径来解决问题 |
| 群体搜索优化器（GSO） | 萤火虫（发光虫）的发光及生物行为 | 受萤火虫发光、吸引配偶和捕食等行为启发的昆虫优化方法 |
| 萤火虫算法（FA） | 萤火虫的相互吸引、求偶行为和闪光 | 一种昆虫启发的元启发式技术，主要与萤火虫的这些行为相关 |
| 蚁狮优化算法（ALO） | 蚁狮的生物和社会行为 | 受蚁狮行为启发的NIC技术 |
| 人工鱼群算法（FSA） | 鱼的行为 | 具有高容错性、灵活性和收敛速度，与遗传算法类似，但没有突变和交叉参数 |

以下是ACO和ABC算法的工作流程mermaid图：

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