智能設(shè)計(jì)智能設(shè)計(jì)層次

時(shí)間：2023-02-28 15:21:02 | 來源：營(yíng)銷百科

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智能設(shè)計(jì)智能設(shè)計(jì)層次：綜合國(guó)內(nèi)外關(guān)于智能設(shè)計(jì)的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)，智能設(shè)計(jì)按設(shè)計(jì)能力可以分為三個(gè)層次：常規(guī)設(shè)計(jì)、聯(lián)想設(shè)計(jì)和進(jìn)化設(shè)計(jì)。

常規(guī)設(shè)計(jì)

即設(shè)計(jì)屬性、設(shè)計(jì)進(jìn)程、設(shè)計(jì)策略已經(jīng)規(guī)劃好，智能系統(tǒng)在推理機(jī)的作用下，調(diào)用符號(hào)模型(如規(guī)則、語義網(wǎng)絡(luò)、框架等)進(jìn)行設(shè)計(jì)。目前，國(guó)內(nèi)外投入應(yīng)用的智能設(shè)計(jì)系統(tǒng)大多屬于此類，如日本NEC公司用于VLSI產(chǎn)品布置設(shè)計(jì)的Wirex系統(tǒng)，華中理工大學(xué)開發(fā)的標(biāo)準(zhǔn)V帶傳動(dòng)設(shè)計(jì)專家系統(tǒng)(JDDES)、壓力容器智能CAD系統(tǒng)等。這類智能系統(tǒng)常常只能解決定義良好、結(jié)構(gòu)良好的常規(guī)問題，故稱常規(guī)設(shè)計(jì)。

聯(lián)想設(shè)計(jì)

目前研究可分為兩類：一類是利用工程中已有的設(shè)計(jì)事例，進(jìn)行比較，獲取現(xiàn)有設(shè)計(jì)的指導(dǎo)信息，這需要收集大量良好的、可對(duì)比的設(shè)計(jì)事例，對(duì)大多數(shù)問題是困難的；另一類是利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)值處理能力，從試驗(yàn)數(shù)據(jù)、計(jì)算數(shù)據(jù)中獲得關(guān)于設(shè)計(jì)的隱含知識(shí)，以指導(dǎo)設(shè)計(jì)。這類設(shè)計(jì)借助于其他事例和設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)常規(guī)設(shè)計(jì)的一定突破，稱為聯(lián)想設(shè)計(jì)。

進(jìn)化設(shè)計(jì)

遺傳算法(GA，即Genetic algorithms)是一種借鑒生物界自然選擇和自然進(jìn)化機(jī)制的、高度并行的、隨機(jī)的、自適應(yīng)的搜索算法。20世紀(jì)80年代早期，遺傳算法已在人工搜索、函數(shù)優(yōu)化等方面得到廣泛應(yīng)用，并推廣到計(jì)算機(jī)科學(xué)、機(jī)械工程等多個(gè)領(lǐng)域。進(jìn)入20世紀(jì)90年代，遺傳算法的研究在其基于種群進(jìn)化的原理上，拓展出進(jìn)化編程(EP，即Evolutionary programming)、進(jìn)化策略(ES,即Evolutionary strategies)等方向，它們并稱為進(jìn)化計(jì)算(EC,即Evolutionary computation)。

進(jìn)化計(jì)算使得智能設(shè)計(jì)拓展到進(jìn)化設(shè)計(jì)，其特點(diǎn)是：

*設(shè)計(jì)方案或設(shè)計(jì)策略編碼為基因串，形成設(shè)計(jì)樣本的基因種群。

*設(shè)計(jì)方案評(píng)價(jià)函數(shù)決定種群中樣本的優(yōu)劣和進(jìn)化方向。

*進(jìn)化過程就是樣本的繁殖、交叉和變異等過程。

進(jìn)化設(shè)計(jì)對(duì)環(huán)境知識(shí)依賴很少，而且優(yōu)良樣本的交叉、變異往往是設(shè)計(jì)創(chuàng)新的源泉，所以在1996年舉辦的'設(shè)計(jì)中的人工智能'(Artificial interlligence indesign’96)國(guó)際會(huì)議上，M.A.Rosenman提出了設(shè)計(jì)中的進(jìn)化模型，進(jìn)而進(jìn)化計(jì)算作為實(shí)現(xiàn)非常規(guī)設(shè)計(jì)的有利工具。