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创新一直是一个令人纠结的话题,研究生毕业设计多数需要算法的创新,而博士生毕业更需要大量的创新才行。这里,我们就团队这几年来的工作经验,谈谈如何进行合理的算法创新。

一、创新角度

   
通常,我们使用一个算法,这里举个简单的粒子,PSO粒子群优化算法,我们通过仿真,会得到该算法的收敛速度,仿真精度等一些参数指标。如果我们需要对该算法进行创新,一般就需要从原算法的性能指标角度考虑,比如收敛速度和精度的提高,对于一些低要求,可以在保证收敛速度不变的情况下,提高精度,或者在精度不变的情况下,加快收敛速度,如果要求较高,则同时考虑如何提高收敛速度和精度。一般情况下,针对这种情况,我们需要考虑别的类似算法,而这些算法必须具备快速收敛和高精度中的某些特性,这样我们就可以将多种算法的优势进行整合,从而实现算法的创新并提高原算法的性能。

    对于低程度的创新,一般都是这么个思路。

二、创新依据

   
什么是创新依据?所谓创新依据,就是我们使用的创新算法,所考虑的角度是有理论依据的,我们不能凭空修改原来的算法,这样即使获得了布局的更优解,但也无法证明全局的更优。因此,正如一所说,我们需要选择某些性能比原算法更好的其他现成算法,进行算法的整合。

三、创新的验证

   对于改进后的算法,我们需要使用大量的测试样本进行对比分析,验证算法的各个性能指标是否较原来的算法有所提高。

四、完全的创新

   完全的创新,这个是高要求的创新,一般有两个层次,一个是跨学科的创新,一个理论的开拓。

 
 我们通过这几年的情况看,一般,要求稍高的硕士,会涉及到跨学科的算法创新,比如,我们将物理上的一些公式应用到生物化学上的公式,并结合进行创新,或者是使用一组数学公式,去研究一些文科的问题。

 
 理论的开拓,这个属于是最高要求的创新了,即没有现成的理论依据,需要我们去研究,总结出相关的理论,一般学生的课题不会涉及到这方面的要求,通常是一些较为复杂的工程项目或者博士课题,需要根据已知的一些条件,推算出一些新的公式,来表征一个过程或者现象。这个就非常有难度。

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