[论文解读] 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 6

一句话总结

本文提出了认知发展优化算法（CoDOA），一种受皮亚杰认知发展理论启发的AI优化方法。通过模拟人类认知成长过程中的学习与适应阶段，CoDOA 利用群体智能解决单目标优化问题，在基准函数上表现出具有竞争力的性能，为优化文献提供了新颖的替代方案。

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.

研究动机与目标

• 开发一种受人类学习中皮亚杰认知发展阶段启发的新型优化算法。
• 在优化框架内，将学习过程建模为一系列认知适应阶段，如同化与顺应。
• 在标准单目标优化基准函数上评估该算法的性能。
• 提出一种生物启发的现有元启发式优化技术的替代方案。
• 为未来认知启发式优化方法在人工智能领域的开发奠定基础。

提出的方法

• 该算法基于皮亚杰认知发展的四个阶段：感知运动阶段、前运算阶段、具体运算阶段和形式运算阶段。
• 采用群体智能原理，群体中的个体（代理）通过探索与适应来模拟认知学习行为。
• 算法整合了同化机制（整合新信息）与顺应机制（适应新环境），以模拟学习过程中的认知重构。
• 通过基于认知发展启发规则的候选解迭代改进来执行优化。
• 根据每个代理的当前“发展阶段”动态调整搜索行为，模仿人类学习的进展过程。
• 使用基准函数评估性能，比较收敛速度与解的质量。

实验结果

研究问题

• RQ1 皮亚杰理论中的认知发展原则能否有效映射到优化算法中？
• RQ2 在标准基准函数上，所提出的 CoDOA 算法与现有成熟元启发式方法相比表现如何？
• RQ3 分阶段学习机制在多大程度上提升了优化任务中的收敛速度与解的质量？
• RQ4 将认知适应过程（同化与顺应）整合是否能提升单目标优化中的搜索效率？
• RQ5 CoDOA 框架是否可作为智能优化领域的一种可行新型替代方案？

主要发现

• 认知发展优化算法（CoDOA）成功运用皮亚杰认知发展理论的原理，解决了单目标优化问题。
• 在基准函数上的性能评估表明，CoDOA 在收敛速度与解的准确性方面均表现出具有竞争力的结果。
• 该算法证明了将认知学习过程建模为智能优化基础的可行性。
• 同化与顺应机制的整合提升了搜索过程的适应性与鲁棒性。
• CoDOA 为现有元启发式优化方法提供了一种有前景的替代方案，尤其适用于需要自适应学习行为的问题。
• 尽管早期版本的 CoDOA 尚未超越所有最先进方法，但其在进一步开发与应用方面展现出强大的潜力。