15、自然启发计算算法与区块链在医疗领域的应用探索

自然启发计算算法与区块链在医疗领域的应用探索

自然启发计算算法中的探索与利用平衡

自然一直是解决复杂问题的灵感源泉，自然启发计算（NIC）算法正是受自然启发，用于解决复杂问题，并能在合理时间内得出接近最优的结果。这类算法具有集体行为、自学习、自适应等特性，专注于解决NP难问题，还具备随机概率的特点，即随机选取解决方案以获得更好的最优结果。

粒子群优化算法（PSO）

粒子群优化算法（PSO）是1995年由Eberhart博士和Kennedy博士提出的一种流行的自然启发计算算法，受鸟类和动物的社会行为影响。PSO用于优化随机初始化的解决方案种群，通过更新组件代来搜索最佳位置。粒子会根据自身位置和邻居粒子的位置调整速度，以获得最优解。

PSO的初始化过程是随机生成粒子种群（初始群），并为每个粒子分配随机速度，使其在搜索空间中向最优解移动。每个粒子都有记忆，能记住自己过去达到的最佳位置（Pbest），而整个群中具有最佳适应度值的粒子称为全局最佳粒子（Gbest）。

粒子位置的更新通过以下两个方程实现：
[
V_{id}^{k + 1} = wV_{id}^{k} + c_1r_1(p_{id}^{k}(t) - x_{id}(t)) + c_2r_2(p_{g}^{k}(t) - x_{id}^{k}(t))
]
[
x_{id}^{k + 1}(t + 1) = x_{id}^{k}(t) + v_{id}^{k + 1}(t + 1)
]
其中，$k$ 为迭代次数，$d = 1,2,3,\cdots, D$，$i = 1,2,3,\cdots, N$，$N$ 为群的大小，