[論文レビュー] Realizing an optimization approach inspired from Piagets theory on cognitive development

Utku Köse, Ahmet Arslan|arXiv (Cornell University)|Apr 3, 2017

Cognitive Science and Mapping参考文献 7被引用数 6

ひとこと要約

この論文は、ピアジェの認知発達理論を模倣した、AIにインspiredされた最適化手法、認知発達最適化アルゴリズム（CoDOA）を紹介する。人間の認知的成長に類似した学習と適応の段階を模倣することで、スウォームインテリジェンスを用いて単目的最適化問題を解決し、ベンチマーク関数において競争力ある性能を示す。これにより、最適化分野における新たな代替手法が提示される。

ABSTRACT

The objective of this paper is to introduce an artificial intelligence based optimization approach, which is inspired from Piagets theory on cognitive development. The approach has been designed according to essential processes that an individual may experience while learning something new or improving his / her knowledge. These processes are associated with the Piagets ideas on an individuals cognitive development. The approach expressed in this paper is a simple algorithm employing swarm intelligence oriented tasks in order to overcome single-objective optimization problems. For evaluating effectiveness of this early version of the algorithm, test operations have been done via some benchmark functions. The obtained results show that the approach / algorithm can be an alternative to the literature in terms of single-objective optimization. The authors have suggested the name: Cognitive Development Optimization Algorithm (CoDOA) for the related intelligent optimization approach.

研究の動機と目的

• 人間の学習におけるピアジェの認知発達段階にインspiredされた、新しい最適化アルゴリズムの開発。
• 最適化フレームワーク内での認知的適応段階（同化と同調）の系列としての学習プロセスのモデル化。
• 標準的なベンチマーク関数を用いた単目的最適化におけるアルゴリズムの性能評価。
• 既存のメタヒューリスティック最適化手法に対する生物学的インスパイアされた代替手法の提案。
• 今後の認知的インスパイアされた最適化手法の開発の基盤を確立すること。

提案手法

• アルゴリズムは、ピアジェの認知発達の4段階（感覚運動期、前演算期、具象的演算期、形式的演算期）に基づいて設計されている。
• スウォームインテリジェンスの原則を採用し、集団内の個体（エージェント）が探索と適応を通じて認知的学習行動を模倣する。
• 新規情報の統合（同化）と新条件への適応（同調）のメカニズムを組み込み、学習過程における認知的再構成を模倣する。
• 反復的な候補解の改善を通じて最適化が行われ、認知発達にインスパイされたルールに従って制御される。
• 各エージェントの現在の「発達段階」に基づいて、探索行動を動的に調整する。人間の学習進行を模倣する。
• 性能評価にはベンチマーク関数を用い、収束速度と解の品質を比較する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ピアジェの理論に由来する認知発達の原則を、最適化アルゴリズムに効果的に適用できるか？
• RQ2 標準的なベンチマーク関数において、提案されたCoDOAアルゴリズムは、既存のメタヒューリスティック手法と比較してどのように性能を示すか？
• RQ3 段階的学習メカニズムは、最適化タスクにおける収束性と解の品質をどの程度向上させるか？
• RQ4 同化と同調の認知的適応プロセスの統合は、単目的最適化における探索効率を向上させることができるか？
• RQ5 CoDOAフレームワークは、知能的最適化分野における新たな代替手法として実用的か？

主な発見

• 認知発達最適化アルゴリズム（CoDOA）は、ピアジェの認知発達理論に由来する原則を用いて、単目的最適化問題を効果的に解ける。
• ベンチマーク関数における性能評価から、CoDOAは収束速度と解の正確性の面で競争力のある結果を達成している。
• 認知的学習プロセスを知能的最適化の基盤としてモデル化することが可能であると示された。
• 同化と同調のメカニズムの統合により、探索プロセスの適応性とロバスト性が向上した。
• 特に適応的学習行動を要する問題において、既存のメタヒューリスティック最適化手法に対する有望な代替手法としてCoDOAが提示された。
• 初期版のCoDOAは、すべての最先端手法を上回るとは限らないが、さらなる開発と応用の強力な可能性を示している。