29、自然启发的智能计算技术：创新与应用

自然启发的智能计算技术：创新与应用

1. 自然启发算法概述

自然启发算法源于自然界生物的竞争和进化机制，旨在让某些物种比其他物种更有效地竞争，这一理念催生了遗传算法。

1.1 遗传算法

遗传算法是自适应启发式搜索算法，它以进化中的自然选择为基础。主要组成部分包括遗传算子，如继承、变异、交叉和选择。其优化过程如下：
1. 利用启发式方法随机生成或构建初始解的种群。
2. 以预定速率应用遗传算子。
3. 向种群中添加新成员，通过替换机制选择能存活到下一代的解，以维持种群数量在期望水平。

简而言之，遗传算法遵循三个基本阶段：
- 创建字符串“种群”。
- 评估每个字符串。
- 进行字符串选择和遗传修改，以建立新的字符串种群。

1.2 生物神经网络

人类智力是自然智能的典型范例。人类大脑由神经细胞或神经元组成，神经元处理构成大脑所有操作的电信号，并通过复杂网络相互连接。大脑的高度复杂性和计算能力基于众多基本处理单元的协同行为。人工神经网络可用于模拟这种行为。

1.3 人工神经网络

神经网络是一种并行计算系统，能解决线性计算无法解决的问题，以统计信号处理为基础。人工神经网络（ANN）由神经元和权重两个主要组件构成。神经元是由简单处理组件组成的结构，通过权重相互连接，权重强度各异。

ANN在医学领域有广泛应用，特别是在心脏病学方面，如诊断、电子信号分析、医学图像分析和放射学等。此外，它还适用于文本、音频、视频、语音、面部表情预测、分析、预测以及模式识别等领域。

1.4 分子生物学