4、物联网医疗中自适应参数的适应度依赖优化器解析

物联网医疗中自适应参数的适应度依赖优化器解析

1. 引言

适应度依赖优化器（FDO）模拟蜜蜂繁殖行为，如同侦察蜂在众多蜂群中选择新家园。当新蜂群产生时会出现分蜂现象，侦察蜂离开旧蜂巢，蜂王与一群蜜蜂同行。分蜂过程中，侦察蜂会在距离出生蜂巢20 - 40米外短暂停留数小时到数周。蜂群特性反映其健康状况，外部因素影响蜂群健康和产出。

FDO在物联网（IoT）领域潜力巨大，物联网持续传输大量数据，FDO虽新但强大且效果显著。本章主要目的是逐步介绍FDO算法，以物联网医疗为应用场景，调整FDO参数。主要贡献有两点：一是说明新型群体智能算法的计算步骤，介绍如何用优化技术在探索和开发阶段提供合适权重；二是调整FDO参数用于物联网医疗，实现创新模型中最佳的数据积累、预期和分割。FDO的独特之处在于能保留早期搜索代理的步伐，以便后续阶段复用。

2. 物联网医疗技术

物联网正逐渐渗透到多个行业，包括医疗保健。它有望整合传感器、医疗设备和医疗专业人员，为偏远地区提供高质量医疗服务。基于云的物联网在医疗中的应用，因大容量存储能力实现了智能医疗系统，提高了患者安全性、降低了医疗成本、扩大了医疗服务可及性并提升了运营效率。

技术进步使利用智能手表等微小技术进行疾病检测和监测成为可能，也将诊所医疗系统转变为医师系统。传感器和物联网医院设备能安全地将敏感医疗数据传输给医疗专家，无需人工干预。构建物联网医疗系统的技术至关重要，多种工具技术用于整合医疗应用与物联网结构。

物联网医疗技术可分为身份技术、通信技术和定位技术三类。相关设备产生的大量数据可革新医疗，模拟数据通常通过传感器和其他设备获取，经标准化和预处理后传输到数据中心进行控制和评估。物联网高