一种基于共识行为的自适应系统用于智能专业化背景下技术指标的动态评估

区域创新日益被视为福祉的重要推动因素。欧洲委员会着手关注区域特征与动态，以将智能专业化的研究与创新战略聚焦于有效投资政策，这并非巧合。在此背景下，本工作旨在支持决策者对创新相关趋势的分析。我们利用欧洲区域专利申请数据库来确定一组技术创新指标的动态。为此，我们设计开发了一个软件系统以评估这些指标中正在显现的趋势。与传统的基于知识的设计不同，我们的方法受生物学启发并基于信息的自组织。这意味着当数据中出现局部动态时，一种称为轨迹（track）的功能结构会在运行时自发出现并维持。对轨迹的进一步原型化可在展开事件期间更好地区分关键现象，从而更好地评估进展水平。所提机制仅在结构参数针对给定历史背景正确调优时才有效。确定此类正确参数并非易事，因为不同指标可能具有不同动态。为此，我们采用基于差分进化的自适应机制。本研究包含问题陈述及其文献表征，以及所提求解方法、实验设置与结果。