认知演化算法

摘要

受人类创造性思维过程的启发,借鉴认知心理学和创新计算的研究成果,提出了一种模拟人类基于创造性思维的问题求解过程和行为的智能算法--认知演化算法.该算法以知识为核心,将问题求解看成一个基于知识的创造性思维过程,对发散思维、收敛思维、记忆、执行、学习和价值体系6个关键模块进行了建模,充分发挥了知识演化和基于知识的创造性思维技巧在问题求解中的作用.通过数值实验分析了CEA各参数对算法性能的影响,并以一个扩展的路径优化问题将CEA与经典的智能算法进行了比较.实验结果表明,针对知识密集型优化问题,该算法能够以较少的目标评价次数得到问题的较优解.