5、基于乌鸦搜索算法的夜间血压轮廓模糊系统分类及优化

基于乌鸦搜索算法的夜间血压轮廓模糊系统分类及优化

1. 引言

优化是寻找问题最佳理想解决方案的数学过程或实验。它主要包含三个部分：由变量组成的输入；被称为目标函数或适应度函数的过程；以及成本或相应的物理形式的输出。

生物启发算法是受自然启发的元启发式算法，试图模仿生物系统的行为，如灰狼优化器、萤火虫算法、花授粉算法、鸡群优化算法、帝王蝶优化算法等。这些算法在解决不同问题的优化方面，无论是最大化还是最小化，都非常有用。

模糊推理系统是处理不确定性的智能计算技术，已广泛应用于控制、算法参数动态适应、模块化神经网络响应集成等领域。本文将使用乌鸦搜索算法（CSA）来寻找模糊系统中的最佳参数，以实现夜间血压轮廓的最优分类。

2. 文献综述

2.1 乌鸦搜索算法

Askarzadeh于2016年提出了CSA，其灵感来源于乌鸦的智能行为。乌鸦会观察其他鸟类隐藏食物的位置，在食物主人离开后进行偷窃。偷取食物后，乌鸦会采取秘密行动等预防措施，避免成为未来的受害者。同时，乌鸦还会利用自身的偷窃经验来预测其他小偷的行为，以保护自己的藏食处。

CSA的主要原则如下：
- 乌鸦群居生活。
- 乌鸦会记住它们藏食处的位置。
- 乌鸦会相互追逐偷窃。
- 乌鸦以一定的概率值保护它们的藏食处不被抢劫。

该算法使用的参数包括：
- N：乌鸦的数量。
- Iter：迭代次数。
- Fl：飞行长度。较小的Fl值用于局部搜索，较大的值用于全局搜索。
- Ap：意识概率。较大的Ap值有助于多样化搜索，较小的值有助于强化搜索。当Ap值降低