32、自然启发式计算技术在医疗与化学领域的应用

自然启发式计算技术在医疗与化学领域的应用

1. 引言

在当今科技飞速发展的时代，自然启发式计算技术在多个领域展现出了巨大的潜力。从疾病诊断到药物设计，这些技术为解决复杂问题提供了创新的思路和方法。本文将深入探讨几种自然启发式算法，包括粒子群优化算法（PSO）、化学反 应优化算法（CRO）以及布谷鸟搜索与混合哈里斯鹰优化算法（CHHO - CS），并分析它们在医疗和化学领域的应用。

2. 粒子群优化算法（PSO）在疾病诊断中的应用

2.1 PSO算法概述

数据挖掘和处理，即从数据库或可用资源的海量数据集中提取不同模式、值和其他有用信息的过程，促使了数据仓库的发展，也推动了数据挖掘技术的应用。在疾病诊断中，大型患者数据集借助计算智能，采用诸如遗传算法（GA）、蝙蝠算法（BA）和粒子群优化算法（PSO）等先进算法，结合决策树和人工神经网络（ANNs）等数据挖掘工具来检测特定疾病。

PSO是一种受蜜蜂群或鸟群寻找食物自然行为启发的生物启发式群智能随机搜索技术，由Kennedy和Eberhart于1995年发明。它用于在解空间中寻找合适且最优的解决方案，尤其适用于确定多维向量空间上函数的最大值或最小值。

其基本原理如下：
- 从平面上的几个随机点（粒子）开始，让它们在随机方向上寻找最小点，类似于鸟群寻找食物。
- 每个粒子在其曾经找到的最低位置（个人最佳）周围的各个方向上搜索，同时也考虑整个粒子群找到的最低点（全局最佳）。
- 这是一个迭代过程，经过几个周期后，函数的最小点被视为粒子群曾经发现的最低位置。

PSO算法的流程图如下：