論文の概要: Current Studies and Applications of Krill Herd and Gravitational Search
Algorithms in Healthcare
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.01268v1
- Date: Mon, 17 Jul 2023 22:18:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-06 10:54:16.493944
- Title: Current Studies and Applications of Krill Herd and Gravitational Search
Algorithms in Healthcare
- Title（参考訳）: クリル群集と重力探索アルゴリズムの医療への応用に関する研究
- Authors: Rebwar Khalid Hamad and Tarik A. Rashid
- Abstract要約: Krill Herd Algorithm (KH) と Gravitational Search Algorithm (GSA) を医療・医療に利用する研究は、この出版物において世界的かつ歴史的にレビューされている。
KHアルゴリズムとGSAアルゴリズムの様々なバージョンとその医療への応用について,本項で概説する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1802674324027231
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Nature-Inspired Computing or NIC for short is a relatively young field that
tries to discover fresh methods of computing by researching how natural
phenomena function to find solutions to complicated issues in many contexts. As
a consequence of this, ground-breaking research has been conducted in a variety
of domains, including synthetic immune functions, neural networks, the
intelligence of swarm, as well as computing of evolutionary. In the domains of
biology, physics, engineering, economics, and management, NIC techniques are
used. In real-world classification, optimization, forecasting, and clustering,
as well as engineering and science issues, meta-heuristics algorithms are
successful, efficient, and resilient. There are two active NIC patterns: the
gravitational search algorithm and the Krill herd algorithm. The study on using
the Krill Herd Algorithm (KH) and the Gravitational Search Algorithm (GSA) in
medicine and healthcare is given a worldwide and historical review in this
publication. Comprehensive surveys have been conducted on some other
nature-inspired algorithms, including KH and GSA. The various versions of the
KH and GSA algorithms and their applications in healthcare are thoroughly
reviewed in the present article. Nonetheless, no survey research on KH and GSA
in the healthcare field has been undertaken. As a result, this work conducts a
thorough review of KH and GSA to assist researchers in using them in diverse
domains or hybridizing them with other popular algorithms. It also provides an
in-depth examination of the KH and GSA in terms of application, modification,
and hybridization. It is important to note that the goal of the study is to
offer a viewpoint on GSA with KH, particularly for academics interested in
investigating the capabilities and performance of the algorithm in the
healthcare and medical domains.
- Abstract（参考訳）: ネイチャーインスパイアド・コンピューティング(ネイチャーインスパイアド・コンピューティング、Nature-Inspired Computing、略称NIC)は、自然現象が複雑な問題に対する解を見つけるためにどのように機能するかを研究することによって、新しい計算方法を見つけようとする比較的若い分野である。
この結果、合成免疫機能、ニューラルネットワーク、Swarmの知性、進化の計算など、さまざまな領域において、画期的な研究が実施されている。
生物学、物理学、工学、経済学、管理の分野ではNIC技術が用いられている。
現実世界の分類、最適化、予測、クラスタリング、および工学と科学の問題において、メタヒューリスティックスアルゴリズムは成功し、効率的で弾力性がある。
2つのアクティブなnicパターンがある:重力探索アルゴリズムとkrill herdアルゴリズムである。
Krill Herd Algorithm (KH) と Gravitational Search Algorithm (GSA) を医療・医療に利用する研究は、この出版物において世界的かつ歴史的にレビューされている。
khやgsaなど、他の自然に触発されたアルゴリズムに関する包括的な調査が行われている。
KH と GSA のアルゴリズムの様々なバージョンとその医療への応用について,本論文で概説する。
それでも医療分野におけるKHとGSAに関する調査は行われていない。
結果として、この研究はKHとGSAの徹底的なレビューを行い、研究者が様々な領域で使用したり、他の一般的なアルゴリズムとハイブリダイゼーションしたりするのに役立ちます。
また、khおよびgsaの応用、修正、およびハイブリダイゼーションの観点からの詳細な検査も提供する。
本研究の目的は、特に医療・医療分野におけるアルゴリズムの能力と性能の研究に関心のある研究者に対して、KHによるGSAの視点を提供することである。
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