46、布谷鸟搜索与蚁群优化算法在帕金森病分类中的应用

布谷鸟搜索与蚁群优化算法在帕金森病分类中的应用

在数据处理和分类任务中，特征选择是提高分类准确性和效率的关键步骤。本文将介绍两种群体优化算法——布谷鸟搜索算法（Cuckoo Search Algorithm）和蚁群优化算法（Ant Colony Optimization Algorithm），并探讨它们在帕金森病分类中的应用。

1. 算法原理

1.1 布谷鸟搜索算法

布谷鸟搜索算法受到布谷鸟寄生特性的启发。布谷鸟会随机选择一个宿主鸟巢并在其中产卵，且每次只产一个卵。布谷鸟卵会模仿宿主鸟卵的物理特性，以提高生存几率。宿主鸟能够识别出非自己的卵，可选择丢弃该卵或另建新巢。

该算法的关键在于新巢的构建，通过Levy飞行实现随机游走。Levy飞行是一种随机搜索方式，依赖于步长和步长大小的概念。在本算法中，使用Mantegna算法实现Levy飞行。

生成巢的方程如下：
[
Step = \frac{u}{|v|^{\frac{1}{\beta}}}
]
其中，(\beta) 是区间 ([1, 2]) 内的参数，假定为 1.5。

(u) 和 (v) 的公式为：
[
u = randi(size(s, 1), size(s, 2)) \times \sigma
]
[
v = randi(size(s, 1), size(s, 2))
]
[
s = nest
]
其中，
[
\sigma = \frac{\sin(\pi \times \frac{\beta}{2}) \