基于目标分类与TRIZ的现实问题到自然启发算法的映射
神经与进化计算
2020-10-09 v1 机器学习
多智能体系统
数值分析
数值分析
摘要
技术与算法正以指数速率增长。这些技术足以解决看似不可能的技术挑战性与复杂问题。然而，流行的方法与途径在数据、算法、软件、计算复杂度和能量效率等多方面面临多重挑战。自然也面临类似挑战。自然已解决这些挑战，其表述作为自然启发算法（NIA）可供使用，它们基于自然研究导出。本文阐述一种基于TRIZ将现实问题映射到自然问题的新方法。TRIZ是发明问题解决理论。利用所提框架，可识别最佳NIA以解决现实问题。为使该框架运作，设计了一种基于自然试图达成的终极目标对NIA的新分类。本文亦讨论了该框架的应用及示例。
引用
@article{arxiv.2010.03795,
title = {Mapping of Real World Problems to Nature Inspired Algorithm using Goal based Classification and TRIZ},
author = {Palak Sukharamwala and Manojkumar Parmar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.03795},
year = {2020}
}
备注
17 pages, 9 figures, 3 figures; Under review for publication as book chapter