論文の概要: Mapping of Real World Problems to Nature Inspired Algorithm using Goal
based Classification and TRIZ
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.03795v1
- Date: Thu, 8 Oct 2020 06:55:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-09 11:12:54.545623
- Title: Mapping of Real World Problems to Nature Inspired Algorithm using Goal
based Classification and TRIZ
- Title（参考訳）: ゴールベース分類とTRIZを用いた実世界問題と自然感性アルゴリズムのマッピング
- Authors: Palak Sukharamwala and Manojkumar Parmar
- Abstract要約: 実世界の問題を自然問題にマッピングするためのTRIZに基づく新しい手法を解説する。
この枠組みを機能させるためには、自然が達成しようとする最終目標に基づいた新しいNIA分類が考案された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The technologies and algorithms are growing at an exponential rate. The
technologies are capable enough to solve technically challenging and complex
problems which seemed impossible task. However, the trending methods and
approaches are facing multiple challenges on various fronts of data,
algorithms, software, computational complexities, and energy efficiencies.
Nature also faces similar challenges. Nature has solved those challenges and
formulation of those are available as Nature Inspired Algorithms (NIA), which
are derived based on the study of nature. A novel method based on TRIZ to map
the real-world problems to nature problems is explained here.TRIZ is a Theory
of inventive problem solving. Using the proposed framework, best NIA can be
identified to solve the real-world problems. For this framework to work, a
novel classification of NIA based on the end goal that nature is trying to
achieve is devised. The application of the this framework along with examples
is also discussed.
- Abstract（参考訳）: 技術とアルゴリズムは指数関数的に成長している。
これらの技術は技術的に困難で複雑な問題を解決するのに十分である。
しかし、トレンドの手法やアプローチは、データ、アルゴリズム、ソフトウェア、計算複雑性、エネルギー効率の様々な面で様々な課題に直面している。
自然界も同様の課題に直面している。
自然はこれらの課題を解決し、それらの定式化はネイチャーインスパイアされたアルゴリズム(Nature Inspired Algorithms, NIA)として利用可能である。
実世界の問題を自然問題にマッピングするためのTRIZに基づく新しい手法を解説し, TRIZは発明的な問題解決の理論である。
提案したフレームワークを用いることで、現実世界の問題を解決するのに最適なNIAを特定できる。
この枠組みを機能させるためには、自然が達成しようとする最終目標に基づいた新しいNIA分類が考案された。
このフレームワークの応用例についても論じる。
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