（机械设计及理论专业论文）基于直觉启发和改进遗传算法的形状概念设计.pdf

大连理工大学博士学位论文 摘要 针对目前计算机辅助概念设计( c a c d ) 领域的研究现状，采用思维模拟的方法， 对计算机辅助概念设计系统进行了研究。本文结合国家自然科学基金项目“基于演化的 概念设计生物建模理论与方法研究”( n o 6 0 1 7 4 0 3 7 ) 和“基于知识进化的人机协同方 案创新设计理论与方法研究”( n o 5 0 2 7 5 0 1 3 ) 的理论研究，针对概念设计中几个热点 问题进行了深入地研究，主要研究成果如下： 提出了思维的基本单元变异联想的定义。对思维的本质特征以及基本思维形式进行 了研究，并且提出了以激励事件为分段节点、以变异联想为基本单元的思维过程的分段 连续函数表示方法，同时提出了用变异联想表示其它思维形式的计算模型。 提出了直觉启发的计算模型。针对直觉思维的产生过程，采用了h o p f i e l d 神经网络 以及交叉变异等实现方法，对直觉、经验、联想和可视激励之间的相互关系进行了定量 的描述，建立了模拟直觉启发的认知模型以及计算模型。最后给出了利用直觉启发模型 生成新分形图的应用实例，计算结果表明此算法能够实现创新。 提出了采用直觉启发模型进行创新设计的一种新方法。根据思维的突变产生直觉的 观点，给出了实现创新设计的多种基本运算规则，并且对h o p f i e l d 神经网络实现联想记 忆的算法进行了改进，从而给出了利用直觉启发模型进行创新设计的计算过程。最后以 桌子的自动造型设计为例对此算法进行了验证，计算结果表明此算法能够产生创新。 提出了产品的设计元素的统一的基因表达方法，本文称之为0 - 1 分段基因表达方法， 这种表示方法既表示了产品的功能需求特征，又便于计算，并且将其应用于概念设计和 创新设计过程中。 提出了两种改进的遗传算法，一种本文称之为分段遗传算法，这种方法采用多参数 级联编码方法，遗传算子采用分段交叉算子和分段互异算子，解决了产品结构概念设计 的多目标优化模型的计算问题；另一种改进的遗传算法本文称之为最优蔓延遗传算法， 这种方法的特点是：( 1 ) 最优解是一个群体。( 2 ) 优化的目标函数表达的是一类目标。( 3 ) 遗传运算的目的是使群体中的最优个体逐渐扩大。( 4 ) 遗传终止条件是当群体中所有的 个体都是最优个体时，则结束循环。 提出了概念设计过程中选择最优结构的定量求解方法。由于概念设计中每个功能都 对应着多种实现结构，哪一种结构组合更符合顾客需求，无法靠人工选择，需要选择合 适的算法进行计算。给出了产品功能与结构、结构与结构之间的相互关系，定义了产品 的相关矩阵，建立了产品结构概念设计的多目标优化数学模型。对产品的功能、行为、 赵婷婷：基于直觉启发和改进遗传算法的形状概念设计 结构等各种设计因素，提出了统一的设计因素基因表达的定义。对最优保存简单遗传算 法进行了改进，给出了选择最优结构的数学计算过程。实例分析表明采用这种方法能够 实现最优结构选择的自动化设计，并且这种改进的遗传算法能够获得很好的在线性能与 离线性能。 提出了创新设计过程中创新解的适应度选择方法。对生成进化设计方法进行了研 究，此方法通过遗传运算能够产生创新设计解，但创新解的选择常常通过人工选择，这 影响了计算速度，因此对创新解的适应度选择问题进行了研究，得出了满足顾客需求的 适应度选择方法。 提出了多个新的细胞遗传算子。首先对细胞遗传算法进行了改进，给出了多种交叉 算子、多种变异算子、替换算子、压缩算子、拼贴压缩算子、压缩扩展算子、低维向高 维扩展算子等细胞遗传算子，然后提出了分形半乘积的定义，并应用于 f s 分形的低维 向高维转换过程，最后对细胞遗传算法在创新设计中的应用进行了研究。 提出了直觉启发和遗传算法相结合的变异设计方法。给出了三种结合方法，第一种 是将直觉启发模型中的联想记忆过程转换成优化过程，再通过遗传算法进行优化计算； 第二种方法是将遗传运算生成的个体作为直觉启发模型的经验学习样本，从而生成创新 解；第三种方法是首先采用蔓延遗传算法得出最优结构类群体，再用直觉启发模型代替 人脑选择最优解，最后对此算法进行了实例验证。 提出了基于遗传算法的概念设计的系统实现方法，形成了产品创新设计生成系统以 及满足客户个性化需求的创新解的选择系统。通过形成v b 数据库管理软件系统，实现 了满足客户需求的结构选择系统和生成进化设计系统以及创新解的自动选择系统。进一 步验证了本文提出的理论与方法体系的可行性和实用性。 关键词：概念设计；遗传算法；基因表达：直觉启发；h o p - f i e i d 神经网络：创新设计 大连理工大学硕士研究生学位论文 s h a p ec o n c e p t u a ld e s i g nb a s e do ni n t u i t i o nh e u r i s t i ca n di m p r o v e d g e n e t i ca l g o r i t h m a b s t r a c t a c c o r d i n gt ot h ed e v e l o p i n gs t a t ei nt h ef i e l d o fc o n c e p t u a ld e s i g n ，t h es y s t e m so f c o m p u t ea i d e dc o n c e p t u a ld e s i g na r es t u d i e db a s e do nm a t h e m a t i c a la l g o r i t h m so fg e n e t i c a l g o r i t h m ，n e u r a ln e t w o r k se t c t h eb a c k g r o u n do ft h i sr e s e a r c hi sa n a l y z e df i r s t l yo nt h ec o n c e p t u a ld e s i g n ，c r e a t i v e d e s i g n ，e v o l u t i o n a r yd e s i g n , s h a p ed e s i g ne t c b o t ha d v a n t a g e sa n dd i s a d v a n t a g e so fe x i s t i n g m e t h o d so fc o n c e p t u a ld e s i g na r ed i s c u s s e da n dt h ee x i s t e n tp r o b l e m sa l ep o i n t e do u ta sw e l l f i n a l l y , t h er e s e a r c hm e t h o d sa n dc o n t e n t so f t h i sd i s s e r t a t i o na r ei n t r o d u c e d t h es e g m e n t c o n t i n u ef u n c t i o np r o c e s s e so ft h i n k i n ga r ep r o p o s e d t l l eb a s i cf o r m so f t h i n k i n ga r es t u d i e d b e c a u s ei n t u i t i o np l a y sa ni m p o r t a n tr o l ei nc r e a t i v i t y ，t h ep r o c e s so f g e n e r a t i n gi n t u i t i o ni ss i m u l a t a d t h er e l a t i o n s h i pb e t w e e ni n t u i t i o n ，e x p e r i e n c e ，a s s o c i a t i o n a n ds t i m u l ii sd e s c r i b e di naq u a n t i t a t i v ew a y t h ee x p e r i e n c ei sa c h i e v e db yh e b b sl a w o n t h eb a s e so fd e f i n i t i o no fm u t a t i o na s s o c i a t i o n , t h ep r o c e s so fi n t u i t i o ni sm o d e l e db y h o p f i e l dn e u r a ln e t w o r k s c r o s s o v e ra n dm u t a t i o no p e r a t o r s n l ec o g n i t i v ea n dc o m p u t a t i o n a l m o d e l sf o rs i m u l a t i n gi n t u i t i o na r ee s t a b l i s h e d f i n a l l y ，a l le x a m p l ef o rr e n d e r i n gf r a c t a l g r a p h si sg i v e nt os h o w t h ee f f i c i e n c yo f t h em e t h o d sp r e s e n t e dh e r e an e wm e t h o da b o u ti n t e l l i g e n td e s i g ni sp r o p o s e db ym o d e l i n gt h ep r o c e s st og e n e r a t e i n t u i t i o n i nt h i sm e t h o d ，t h ec o n c e ：p t so fg e n ee x p r e s s i o na b o u tt h ed e s i g ne l e m e n t sw e r e d e f i n e d t h ei m p r o v e da l g o r i t h mo fh o p f i e l dn e a r a ln e t w o r k sf o ra s s o c i a t i v em e m o r yw a s u s e d s ot h ec o g n i t i v ea n dc o m p u t a t i o n a lm o d e l sf o rs i m u l a t i n gi n t u i t i o nw e r ee s t a b l i s h e do n t h eb a s e so fc r o s s o v e ra n dm u t a t i o no p e r a t o r s i na d d i t i o n ，b yt h em o d e l sa n dt h eb a s i c c o m p u t a t i o n a lr o l e sf o rc r e a t i v ed e s i g n ，t h ec o m p u t a t i o n a lp r o c e s so fc r e a t i v ed e s i g nw a s g i v e n f i n a l l y ，a ne x a m p l ef o rc r e a t i v ed e s i g no ft a b l ei s i l l u s t r a t e dt ov e r i f yt h ef e a s i b i l i t y a n dv a l i d i t yo f t h em e t h o d sp r e s e n t e dh e r e t h eo p t i m i z a t i o na l g o r i t h m sf o rs e l e c t i n go p t i m i z a t i o ns t r u c t u r ea r ep r o p o s e d t h e p r o b l e mf o rs e l e c t i n go p t i m i z a t i o ns t r u c t u r ei st h ek e yp r o b l e mo ft h er e s e a r c h e r si nt h ef i e l d s o fc o n c e p t u a ld e s i g n a c c o r d i n gt ot h er e l a t i o n s h i p sb e t w e e ns t r u c t u r ea n df u n c t i o n ，t h e m a t h e m a t i c a lm o d e l so fm u l t i o b j e c to p t i m i z a t i o ns t r u c t u r ed e s i g na r ep r o v i d e d s o m e c o n c e p t sa b o u tg e n ee x p r e s s i o na n dc o r r e l a t i o nm a t r i xa r ed e f i n e d a ni m p r o v e dg e n e t i c a l g o r i t h mc a l l e ds e g m e n t i n gg e n e t i ca l g o r i t h mi sp r o p o s e d a ne x a m p l ei sg i v e nt os h o w t h a t t h i sm e t h o di sa b l et or e a l i z et l l ea u t o m a t i cd e s i g no fs e l e c t i n go p t i m i z a t i o ns t r u c t u r e i n a d d i t i o n ，t h i ss e g m e n t i n gg e n e t i ca l g o r i t h m c a np r o v i d eg o o do n - l i n ea n do f f - l i n e p e r f o r m a n c e s 奎塑三盔堂堡主塑壅竺兰堡垒奎 一 t h ea p p r o a c h e ss e l e c t i n gc r e a t i v es o l u t i o n sa r ep r o p o s e di nt h i sp a p e r i nt h ec r e a t i v e d e s i g nb a s e do ng e n e t i ca l g o r i t h m ，t h ep r o b l e m sf o rs e l e c t i n gc r e a t i v e s o l u t i o n sh a v en o t b e e ns o l v e d f i r s t l y ，a l li m p r o v e dg e n e t i ca l g o r i t h mi sp r o v i d e d t h i sp a p e r c a l l e di ts p r e a d i n g g e n e t i ca l g o r i t h m f u r t h e r m o r e ，g o o dd e s i g nr e s u l t sa r ef o u n do u tb yi t e r a t i v eo p e r a t i o n s t h e nm er e s u l t sa r ev i s u a l i z e df o rs e l e c t i o no fm a n o rf i t n e s s f i n a l l y ，a l le x a m p l ei sg i v e nt o s h o wt h a tt h i sm e t h o di sa b l et or e a l i z ec r e a t i v ed e s i g n t h e nc e l lg e n e t i ca l g o r i t h ma n di t sa p p l i c a t i o ni nt h ec r e a t i v ed e s i g na l es t u d i e d c e l l g e n e t i ca l g o r i t h mi si m p r o v e da n d t h en e wc e l lg e n e t i co p e r a t o r sa b o u tc r o s s o v e ro p e r a t o r , m u t a t i o no p e r a t o r , s u b s t i t u t i o no p e r a t o r , c o m p r e s so p e r a t o r , c o m b i n a t i o nc o m p r e s so p e r a t o r , c o m p r e s se x t e n d i n go p e r a t o re t c t w oo rm a n yg e n e t i c 叩e r a t o ra r eu s e di nt h ec o m p u t a t i o n p r o c e s s 0 nt h eb a s i so ft h e o r e t i cr e s e a r c ha b o v e ，s o f t w a r ep l a t f o r mo fi n t e g r a t e dd e s i g ns y s t e m f o rc o n c e p t u a ld e s i g na n dc r e a t i v ed e s i g ni sd e v e l o p e d t h es u c c e s s f u li m p l e m e n t a t i o ni n e n t e r p r i s et e s t i f i e st h ef e a s i b i l i t yo f t h et h e o r i e sa n dm e t h o d sp r e s e n t e di nt h i sd i s s e r t a t i o n t h ew o r k sa r ec o n c l u d e da n dr e c o m m e n d a t i o n sf o rf u t u r er e s e a r c ha r ea l s oi n c l u d e d k e yw o r d s ：c o n c e p t u a ld e s i g n ；g e n e t i ca l g o r i t h m ；g e n ee x p r e s s i o n ；i n t u i t i o n h e u r h f i c ； h o p f i d d n e u r a ln e t w o r k s ；c r e a t i v ed e s i g n 独创性说明 作者郑重声明：本博士学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工 作及取得研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外， 论文中不包含其他人已经发表或撰写的研究成果，也不包含为获得大连理 工大学或者其他单位的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的同志 对本研究所做的贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。 作者签名：弛至盛日期：兰塑生! 三旦! 兰 大连理工大学硕士研究生学位论文 大连理工大学学位论文版权使用授权书 本学位论文作者及指导教师完全了解“大连理工大学硕士、博士学位论文版权使用 规定”，同意大连理工大学保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子 版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大连理工大学可以将本学位论文的全部或部分内 容编入有关数据库进行检索，也可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编学位论 文。 作者签名：熟盔暨 导师签名 k 鉴年血丑日 大连理工大学博士学位论文 1 1 引言 第一章绪论 随着计算机辅助设计及制造( c a d c a m ) 的发展，人们已能够用计算机 辅助进行详细产品设计和加工制造，但产品设计的源头阶段即从用户需求到产 品结构产生的概念设计阶段却仍然由人工完成，目前的c a d 方法与工具尚无法 对概念设计进行有效支持。因此从上世纪八十年代中期起，概念设计日渐受到 研究者的重视，许多研究机构都在进行计算机辅助概念设计( c a c d ) 系统的 研究，并从工程、计算、进化、思维等多个方面对其进行了大量的探索研究， 目的就是研究一种集成的能够支持概念设计的计算机辅助设计和制造系统，以 便满足高速发展的社会需求。 但由于概念设计过程的动态性、非常规性、跳跃性和复杂性，并且其中包 含着人脑大量的思维活动以及进化过程，因此还没有一套完整的计算机辅助概 念设计系统。进化计算是模拟生物进化过程的一门科学，它的发展为智能化概 念设计的研究提供了一种新的研究方法，并且为刨新设计的研究开辟了一条新 的途径，而遗传算法作为进化计算的一种方法，已在概念设计等许多领域中得 到了应用。因此关于思维进化设计系统的研究是概念设计研究的重要内容，通 过对人脑思维过程的模拟以及进化设计方法的研究，产生一套能够进行辅助概 念设计的计算理论和方法，以及形成在某一实际领域的计算机辅助概念设计的 实现系统，具有一定的现实性以及可行性。 1 2 产品概念设计的定义 p a h l i 】于1 9 8 4 年提出了概念设计这一名词，并且首次明确给出了概念设计 的定义：“在确定任务之后，通过抽象化，拟定功能结构，寻求适当的作用原 理及其组合等，确定出基本求解途径，得出求解方案，这一部分设计工作叫做 概念设计”。 但一些学者从不同的角度来研究概念设计，对概念设计的内涵有着自己不 同的见解，因此目前对产品概念设计过程存在着不同的理解，对概念设计也没 有统一的定义。 f r e n c h l 2 将概念设计定义为：“概念设计是考虑设计问题的内容，并以方案 的形式提出众多的解的设计阶段”。 邓家提【3 】认为：“概念产品是产品总体系统特征、性能、结构、尺寸和形状 的描述和实现，概念产品是用于评估和验证产品对目标市场的适应性和符合产 品需求说明书的满意度，也是用于制定和实施产品后续开发过程即生产、营销、 服务等计划的技术基础，以概念产品为目标的设计称作产品概念设计。” 邹慧君h 】认为：“概念设计是根据产品生命周期各个阶段的要求，进行产品 赵婷婷：基于直觉启发和改进遗传算法的形状概念设计 功能创造、功能分解以及功能和子功能的结构设计；进行满足功能和结构要求 的工作原理求解和进行实现功能结构的工作原理载体方案的构思和系统化设 计。概念设计的过程是一个发散思维和创新设计的过程，是一个求解实现功能 的，满足各种技术和经济指标的，可能存在的各种方案并最终确定综合最优方 案的过程。” 因此，产品的概念设计是设计的早期阶段，是一个相当复杂的过程，包含 了设计者的创新过程。从产品概念设计的内容来看，包括功能设计、原理设计、 装配设计、结构设计等设计方式，从设计过程来看，是指产品设计早期以设计 要求为输入、满意方案解为输出的设计实现。按照设计特点来划分可分为自顶 向下的功能分解过程以及自底向上的适应性设计过程。从设计方法来看，包括 需求驱动概念设计方法、智能概念设计方法、协同概念设计方法、虚拟概念设 计等方法。具有数值计算能力的c a d 系统与具有知识处理能力的人工智能系 统结合构成的新系统称为智能c a d 系统，其概念设计过程称为智能概念设计， 又可以划分为概念运动设计、概念装配设计、概念结构设计、仿生进化设计等 多种设计方法；而协同概念设计是指由两个或两个以上的概念设计主体，通过 一定的信息交换和协同共同完成某一概念设计目标的过程。如图卜1 显示了概 念设计的实现过程。 工l _ 功x 2 _ 能 ： 需 求 优 化 过 程 y 1 y 2 图1 1 概念设计过程 f i g 1 1p r o c e s so fc o n c e p t u a ld e s i g n 1 3 概念设计的研究进展 概念设计是产品设计中最活跃、最关键、最重要的阶段。然而，由于概念 设计过程的动态性和复杂性，包含着人脑的创新思维过程，目前的c a d 方法 与工具不能对概念设计进行有效的支持。为了解决计算机辅助概念设计问题， 学术晃做了大量的研究，按照实现过程可分为以下几部分：产品的功能需求表 达l 1 ，产品的功能分解 1 2 - 2 0 1 ，自底向上的适应性设计 1 0 , 2 1 , 2 2 1 和产品的创新设 计【2 3 。3 l 】。 产品功能需求的表达方法在产品概念设计的研究中起着至关重要的作用， 只有将设计产品表示成可计算的数字或符号形式，才能进一步采用遗传算法等 辅助概念设计方法进行运算。一种表示方法是将产品的功能需求表示成“动词+ 名词”的形式，但这种表示的缺点是不便于数值计算；宋慧军【l l 】采用了二进制 编码的方法对产品的功能需求进行了表达；李洪杰【lo 】采用了功能矩阵的方法表 大连理工大学博士学位论文 达产品的功能需求：进化设计中的遗传编码方法不同于这种对产品的直接表示 方法，是对产品的特征参数进行编码，通过遗传运算改变特征参数的值得出产 品的创新结构，y a n g 3 6 1 给出了二维分解树编码方法，用于进化规划运算；这种 表达方法的优点是易于实现创新设计，缺点是没有体现出产品本身的功能需求 特征。对于产品基因表达方法也有一些学者在研究，g e r o 【5 】采用类比的方法进 行基因型设计的研究，给出了进化设计的计算模型，并应用于产品布局设计； 冯培恩p 1 等通过对产品原理方案设计中信息遗传基础一产品基因的研究，提出 了产品基因的转录、翻译、复制以及逆转录机理，建立了基于产品基因遗传和 重组的概念设计框架；张向军j 等提出了与智能设计层次相对应的知识模型， 认为进化设计的基因模型研究可以归结为三个方向，即设计参数的优化设计与 调整、设计知识的获取与应用、设计方案的创新：李洪杰【1o 】等以产品设计的功 能构造为核心，研究了基于功能构造的基因模型的框架结构，利用功能矩阵将 其需求进行量化表达，实现对进化设计系统的完整描述。 对产品的功能分解过程人们也进行了大量的研究，t a y 【l4 l 提出了一种基于 功能的概念设计产品模型，该模型采用多级和面向对象的方式表达产品信息， 并通过定义功能一形状关系来实现产品功能到物理结构的映射。k o t a 1 5 l 通过从 机构拓扑中分离运动功能，用运动码建模功能需求，用双矢量表达处理拓扑需 求，从而实现机械产品运动方案的概念设计。r o y 1 6 】通过需求、功能、行为和 结构的一般化定义，将设计过程转化为多阶段的约束优化，实现产品概念设计 的功能一结构一形状映射。c h a k r a b a r t i ”】提出了一种新的功能推理模型，通过 使用递归问题定义包含已知解，支持产品结构概念设计。z h a n g 1 8 采用面向对 象技术定义行为库，通过分解功能为子功能并与行为库中基本单元进行匹配完 成机械产品的概念设计。d e n g i l9 j 将概念设计信息抽象为功能、行为、结构和环 境四方面信息，用动作的输入输出流描述物理行为，通过探索设计与其环境之 间的动作流关系实现机械产品概念设计。 随着功能分解过程研究的不断深入，自底向上的适应性设计越来越成为研 究的热点，檀润华【2 1 1 、宋慧军【1 l 】等对自底向上的设计过程进行了研究；李洪 杰【1 0 】等以产品设计的功能构造为核心，研究了进化设计的实现系统：p a r m e e 2 2 i 将进化算法应用于产品概念设计中，通过初始设计空间的转换及搜索，获得产 品的结构方案；基于遗传算法的概念设计更多应用于自底向上的概念设计、产 品的布局设计、创新设计、形状设计等研究领域。 人脑的创造过程是及其复杂的思维活动，创造性设计【2 “”】是将这种复杂的 创造性思维应用于设计过程中。很长时间人们普遍认为计算机不能进行创造， 一个先驱的工作是f r a z e r 3 3 , 5 8 使用计算机进行了建筑领域的创造性设计：另一 个早期的应用是由d y e r 、f l o w e r 和h o d g e s k 刈通过人工智能方法设计的一个简 单的机构，这个机构被称作“e d i s o n ”，它能够进行机械产品的简单创新。 g e r o ”1 将概念设计分为常规设计( r o u t i n ed e s i g n s ) ，革新设计( i n n o v a t i v e d e s i g n s ) 和创新设计( c r e a t i v ed e s i g n s ) 三种设计方式，并且给出了组合 ( c o m b i n a t i o n ) 、变换( t r a n s f o r m a t i o n ) 、类比( a n a l o g y ) 、突现( e m e r g e n c e ) 、 赵婷婷：基于直觉启发和改进遗传算法的形状概念设计 第一原理( f i r s tp r i n c i p l e s ) 等多种创新设计方法。h o r i 【2 4 ，2 5 对人脑思维从陷入 模糊状态到突然得出新概念的创新现象建立了定量的数学模型，并给出了支持 创新设计的概念空间系统。 1 4 基于思维演化的概念设计的研究进展 1 4 1 思维形式的计算模型 随着智能科学研究的不断深入，人们越来越需要将人脑的思维方式赋予机 器，使机器能够象人一样进行创新设计等思维活动，但由于人脑思维活动的复 杂性，不仅单个思维形式难以计算，而且各个思维因素之间的关系错综复杂， 并且直觉、灵感、顿悟的思维形式都包含着思维的突变行为，更是难以建模和 计算，因此关于思维计算问题的研究还远远没有解决，还不存在能够完整模拟 人脑思维方式的计算模型。并且人们对思维计算的研究多数都是针对思维某一 种形式的研究，而没有对思维的基本形式以及本质特征进行研究，因此研究思 维的本质特征以及基本的思维形式，找出各种思维形式之间的相互关系以及数 学机理，从数学描述、模拟以及计算的角度来研究思维科学，这对计算智能理 论体系的发展和实用化均具有重要的意义。 根据认知与思维科学的观点，思维可划分为逻辑思维、形象思维与直觉思 维三种思维方式 2 7 - 6 0 1 ，逻辑思维的研究已取得了很大的进展 2 7 , 2 8 j ，为传统的人 工智能理论奠定了基础。但这些基于符号推理的模型适用范围有一定的局限 性，无法解决非逻辑的问题；人们对形象思维也进行了一些研究，戴汝为1 2 9 3 对形象思维与人工智能的关系进行了详细的分析，并且研究了认知过程中环境 与思维的相互作用关系；潘云鹤【3o 】等对心象的认知过程进行了研究，建立了心 象的认知模型；a r z i 3 4 】对感觉各映射间关系的数学机理和方法进行了研究：而 第三种思维方式直觉、灵感、顿悟是可以产生创造的思维方式：s i m o n 叫在1 4 届国际人工智能会议中谈到了直觉、灵感、顿悟的极端重要性，并且通过考察 专家和新手在问题解决行为中的差异，对直觉、灵感、顿悟的心理现象进行了 计算机模拟；叶风【4 6 】等基于逻辑推理方式对顿悟的认知过程进行了研究，但由 于直觉思维具有不确定性、个别性、跳跃性、或然性等特点，很难用符号加以 形式化处理和利用，目前对直觉思维的非逻辑的模拟与计算问题尚未见报道。 创造性思维是一种特殊的思维方式，它包含着逻辑思维与直觉思维。w a l l a s 提出了创造的四阶段理论，包括准备、苦思、顿悟、验证四个过程。m a l a g a h ，j 对上述理论作了进一步研究，强调创造过程、主体创造能力和创造环境；f o d o r l 4 副 研究认为爱好、狂燥、压抑同创造有极大的关系，它们容易将概念和感知按不 一致的方式组合，也容易将非常松散的来源于不同领域的观点加以组合而产生 创造；g u n d y 认为突然事件和不一致现象常常是新假设的来源，进而导致理论 上的突破；h o r i 4 9 】认为创造活动中的许多概念都是通过组合方法产生的； s i m o n t o n 5 0 1 通过进化理论中的自然选择过程用来产生创造，产生创造的过程分 4 大连理工大学博士学位论文 为盲目变化和选择两个阶段，前者是发散性思维的模拟，可产生大量的观点， 后者则对产生的观点进行选择和抛弃；f i n k e 4 5 l 对创造性与心象以及突现之间 的相互关系进行了研究；文贵华等提出了基于混沌的创造性联想指数算法5 1 1 。 但由于创造性思维过程的复杂性，目前对创造性思维的研究还很不完善。 对思维现象进行模拟，尤其对创新思维的现象进行模拟，并且将其应用于 创新设计过程中，是基于思维的创新设计。g e r o l 2 3 1 认为创新设计与常规设计的 区别在于创新设计突破了设计知识边界，扩展了设计空间，并且给出了组合、 变换、类比、突现、第一原理等多种创新设计方法；c r o s s 5 2 1 等基于实例研究 了设计过程中思维的创造性飞跃的现象并且提出了创造性设计的几种计算模 型：k o i c h i 【25 j 对人脑思维从陷入模糊状态到突然得出新概念的创新现象建立了 定量的数学模型，并给出了支持创新设计的概念空间系统；目前基于思维的创 新设计的研究还处于起步阶段，还没有形成完整的创新设计的理论体系以及自 动化实现系统，因此有待于进一步研究。 1 4 2 基于遗传算法的概念设计 遗传运算的过程也是模拟思维的过程，遗传算法是思维计算的种特殊形 式。基于遗传算法的概念设计是一种进化设计方法，进化设计是将各种进化计 算技术应用于不同的设计领域的一种方法。这种方法以进化计算( 遗传算法、 进化规划、进化策略) 为基本的计算工具，结合各种设计理论进行运算，以便 得到需要的设计结果。它不同于基于逻辑推理的传统的人工智能( a i ) 设计方 法，a i 方法是基于知识推理的实现方法，而设计者不可能掌握所有的经验知识， 因此具有一定的局限性。由于进化计算方法本身是一种并行运算方法，并且能 够模仿生物的染色体的交叉变异等遗传特征，因此进化设计的优势在于能够得 出类似于人类的设计智能并且快速有效的一般的问题解。在进化设计过程中， 只要适当的给出设计问题，计算机就能够产生大量的候选解，并且这些候选解 常常是不可预测的，但设计结果表达了设计者的意图。这对于智能化设计的进 一步发展具有极大的潜力。 基于遗传算法的进化设计是应用最广泛的一种进化设计方法 6 1 - 9 6 】，遗传算 法由h o l l a n d 于1 9 9 2 年提出，在解决设计优化问题和设计创新问题的过程中都 已显示出强大的优势。许多学者都选用遗传算法进行产品的概念设计、产品的 参数化设计以及产品的创新设计。 c o l d b e r g l 6 l ，“j 通过模仿人的创新思维来解释怎样设计和实现遗传算法的 创新。他提出了一个理想的概念设计框架，将概念设计划分为以下四个重要部 分：需要解决的问题、解决问题的人、一个或多个设计方案、比较和选择这些 设计方案的方法，展示了遗传算法怎样使用重组和选择过程像人一样进行设 计。 b e n t l e y 【6 川将进化设计分成四种类型： ( 1 ) 进化优化设计( e v o l u t i o n a r yd e s i g no p t i m i z a t i o n ) 进化优化设计是通过进化约束设计参数，对现存的设计进行优化选择的设 赵婷婷：基于直觉启发和改进遗传算法的形状概念设计 计方法。这种方法是通过设计参数之间的相互关系，建立起需要优化的目标函 数及其约束条件，再使用遗传算法等进化计算算法进行优化求解，从而选择出 最优设计。 ( 2 ) 创造性进化设计( c r e a t i v ee v o l u t i o n a r yd e s i g n ) 创造性进化设计是通过较少的抽象的设计知识，得出完全新的设计解，来 满足功能需求。一种方法是通过人机协同来产生创新解，另一种方法是通过找 出在定义的表达空间以外的设计解的方法，来得出创新解。 ( 3 ) 概念进化设计( c o n c e p t u a le v o l u t i o n a r yd e s i g n ) 概念进化设计是指对设计初期的概念框架的产品进行操作。产品设计的早 期阶段即从顾客需求到设计出产晶结构的阶段是概念设计阶段，其中包含了产 品的功能表达、多个结构的选择以及设计的创新等多方面内容，用进化设计方 法解决这些问题，实现计算机辅助概念设计。 ( 4 ) 生成进化设计f g e n e r a t i v ee v o l u t i o n a r yd e s i g n ) 生成进化设计是指通过隐含设计概念的出现，直接产生设计形式。 b e n t l e y 和c o r n e “1 开发出了创造性进化设计系统，他具有以下的一个或两 个特征：第一个特征是辅助人类进行创造，第二个特征是解决只有具有创造性 的人能够解决的问题，以下分别给出这两个问题的具体含义： a 辅助人类进行创造( a i dh u m a nc r e a t i v i t y ) ，在这个系统中，采用了入机协 同的观点，多个创新解由遗传算法自动生成，但进化设计的个体选择由人来完 成，当计算程序要求人对种群中的个体进行排序时，人真正起着适应度评价的 作用，但这种方法即有优点也有缺点，优点是由于不需要定义适应度函数，因 此早期收敛的现象能够通过人强追选择所需要个体的方法来避免；缺点是由于 运算过程经常被人为干扰，因此排序和迭代的速度都很慢。一般来说，人不能 处理很大的群体。这个系统能够适用于艺术设计，大多数都是用于进化美学图 像，并且在选择哪个图案更美丽时，需要人的参与。 b 解决只有具有创造性的入能够解决的问题f g e n e r a t ec r e a t i v er e s u l t s ) ，这 个系统提供了不需要人参与的自动化创新解。 关于进化优化设计的研究，b e n t l e y l 6 6 于1 9 9 6 年对遗传算法解决优化设计 问题进行了详细的论述，并且给出了遗传算法更广泛的用途；y a n g l 6 采用二维 分解树编码方法，解决了结构设计的自动优化问题；l e e 8 j 通过双层结构设计 给出了一个集成的优化概念设计实现方法；x i e 6 9 又将二维的优化设计方法推 广到了三维结构设计，采用三维编码方式，得出了复杂的三维进化设计图形： c v e t k o v i c l 7 0 又将单目标优化模型推广到了多目标优化模型，对多目标优化设 计方法进行了系统的研究，c o e l l o 【7 ”和t a n 【76 f 也对多目标进化设计进行了研究。 基于遗传算法理论，f r a z e r 【79 j 将生成和进化设计过程分成四个阶段： a 初始( s t a r t ) b 生成( g e n e r a t e ) c 发展( d e v e l o p ) d 转换( t r a n s f o r m ) 四个阶段的实现过程如图1 2 所示。 大连理工大学博士学位论文 初始阶段需要定义一些表示方法、编码方法、定义一些规则以及给出初始 群体等一些前期工作；生成阶段需要生成样本群体、生成设计规则和插入环境 样本；发展阶段需要展开环境设计，通过发展外延的环境生成新的编码，这些 设计被评价，并且那些最成功的设计被选择；转换阶段将选择的代码通过交叉 和变异等再生操作进行转换；然后将上述过程从第二步开始重复直到得出满意 的结果。 开始：( 定义表达方式和规则、定义发展环境、产生初始群体) 生成：( 嵌入环境空间的编码样本、生成设计规划、产生设计群体) 发展：( 扩展环境设计、评价设计、选择更满意的设计) 转换：( 重新生成满意设计的编码样本、产生新的编码样本群体) 图1 2 生成进化过程 f i g 1 2p r o c e s so fg e n e r a t i v ee v o l u t i o n a r yd e s i g n s u n t 8 0 i 又基于遗传算法对生成进化设计方法进行了具体实现，目的是产生 一个具体的计算机辅助概念设计支持系统，采用了对形状参数进行遗传进化的 实现方法，通过给出适当的生成规则得出了能够产生创新的设计模型。l i u 【g i 】 构建了支持刨造性设计的可视化进化设计环境，这种环境能够生成二维和三维 创新图形，阐述了树形结构的表达方法，最后通过具体实例进行了验证。 生成进化设计是将进化技术应用于非传统的设计过程中，在传统的遗传算 法中，只有好的参数才能得出好的解，在生成创新解的系统中，参数并不表示 解本身，但参数表示了构造解的一些内容，在解的构造过程中，遗传表达方法 存在一些表示规则，这些规则能够通过胚形成的方法映射成一个解。得出的显 型表示解通过适应度进行排序和评价，适应度的值或者由人来完成、或者由目 标函数自动生成。胚形成的方法用于寻找搜索空间，同时允许通过各个成分构 成解：与此相反，传统的遗传算法则用于固定系统参数的优化。而按照b o d e n 【9 0 j 的观点，