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摘要:
模拟人类的创造性思维来求解问题一直是人工智能研究的热点和难点之一.基于当前的创造性思维研究理论,同时借鉴现有自然启发算法的建模过程,提出了一种新的智能优化算法——创造性驱动优化算法(Creativity Driven Optimization Algorithm,CDOA).首先,构建出创造性驱动优化模型,并且为其5个子模型设计出具体的操作算子.而后,根据各子模型之间的联系,给出创造性驱动优化算法的执行步骤.为验证创造性驱动优化算法的有效性,使用8个CEC-2013实参数优化基准函数对CDOA进行了测试,并与当前最先进的3个同类算法进行对比.实验结果显示,CDOA在复杂函数上具有较好的寻优能力.最后,对CDOA进行的计算复杂度实验及分析表明,在相同实验条件下,与其他3个对比算法相比,CDOA具有更快的执行速度.
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文献信息
篇名 创造性驱动优化算法
来源期刊 计算机科学 学科 工学
关键词 创造性驱动优化算法 创造性思维 自然启发算法 函数优化
年,卷(期) 2015,(11) 所属期刊栏目 人工智能
研究方向 页码范围 260-265
页数 6页 分类号 TP183
字数 6165字 语种 中文
DOI 10.11896/j.issn.1002-137X.2015.11.053
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 冯翔 华东理工大学信息科学与工程学院 25 103 6.0 8.0
2 邹儒 华东理工大学信息科学与工程学院 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
创造性驱动优化算法
创造性思维
自然启发算法
函数优化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机科学
月刊
1002-137X
50-1075/TP
大16开
重庆市渝北区洪湖西路18号
78-68
1974
chi
出版文献量(篇)
18527
总下载数(次)
68
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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