智能设计智能设计层次
时间：2023-02-28 15:21:02 | 来源：营销百科
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智能设计智能设计层次：综合国内外关于智能设计的研究现状和发展趋势，智能设计按设计能力可以分为三个层次：常规设计、联想设计和进化设计。
常规设计
即设计属性、设计进程、设计策略已经规划好，智能系统在推理机的作用下，调用符号模型(如规则、语义网络、框架等)进行设计。目前，国内外投入应用的智能设计系统大多属于此类，如日本NEC公司用于VLSI产品布置设计的Wirex系统，华中理工大学开发的标准V带传动设计专家系统(JDDES)、压力容器智能CAD系统等。这类智能系统常常只能解决定义良好、结构良好的常规问题，故称常规设计。
联想设计
目前研究可分为两类：一类是利用工程中已有的设计事例，进行比较，获取现有设计的指导信息，这需要收集大量良好的、可对比的设计事例，对大多数问题是困难的；另一类是利用人工神经网络数值处理能力，从试验数据、计算数据中获得关于设计的隐含知识，以指导设计。这类设计借助于其他事例和设计数据，实现了对常规设计的一定突破，称为联想设计。
进化设计
遗传算法(GA，即Genetic algorithms)是一种借鉴生物界自然选择和自然进化机制的、高度并行的、随机的、自适应的搜索算法。20世纪80年代早期，遗传算法已在人工搜索、函数优化等方面得到广泛应用，并推广到计算机科学、机械工程等多个领域。进入20世纪90年代，遗传算法的研究在其基于种群进化的原理上，拓展出进化编程(EP，即Evolutionary programming)、进化策略(ES,即Evolutionary strategies)等方向，它们并称为进化计算(EC,即Evolutionary computation)。
进化计算使得智能设计拓展到进化设计，其特点是：
*设计方案或设计策略编码为基因串，形成设计样本的基因种群。
*设计方案评价函数决定种群中样本的优劣和进化方向。
*进化过程就是样本的繁殖、交叉和变异等过程。
进化设计对环境知识依赖很少，而且优良样本的交叉、变异往往是设计创新的源泉，所以在1996年举办的'设计中的人工智能'(Artificial interlligence indesign’96)国际会议上，M.A.Rosenman提出了设计中的进化模型，进而进化计算作为实现非常规设计的有利工具。
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