智能設(shè)計(jì)層次
綜合國內(nèi)外關(guān)于智能設(shè)計(jì)的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢，合肥小魯班工業(yè)設(shè)計(jì)公司為你介紹工業(yè)產(chǎn)品設(shè)計(jì)、
產(chǎn)品外觀設(shè)計(jì)、結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，UI界面設(shè)計(jì)在智能智能設(shè)計(jì)中層次劃分：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、可對比的設(shè)計(jì)事例，對大多數(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)了對常規(guī)設(shè)計(jì)的一定突破，稱為聯(lián)想設(shè)計(jì)。在工業(yè)設(shè)計(jì)中占主導(dǎo)地位
進(jìn)化設(shè)計(jì)
遺傳算法(GA，即Geneticalgorithms)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Evolutionaryprogramming)、進(jìn)化策略
(ES,即Evolutionarystrategies)等方向，它們并稱為進(jìn)化計(jì)算(EC,即Evolutionarycomputation)。
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”(Artificialinterlligenceindesign’96)國際會(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。在工業(yè)設(shè)計(jì)中占決定成敗的因素。
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