基於多實例進化學習的快速設計方法及套用研究

《基於多實例進化學習的快速設計方法及套用研究》是依託哈爾濱工業大學，由張永健擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：基於多實例進化學習的快速設計方法及套用研究
• 依託單位：哈爾濱工業大學
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：張永健

項目摘要

在製造業大數據的發展趨勢下，產品設計開發存在實例豐富但知識重用精度差、隱性知識的挖掘力度不足，產品設計周期短、任務量大但設計結果多樣性差、對多變需求的快速回響能力弱等問題。建立設計需求、產品實例結構單元之間存在的多元、多級關聯關係模型，基於可達性研究需求的影響傳播效用，在對需求蘊含進行深度挖掘的基礎上縮小知識重用空間從而實現可用知識範圍的界定；在可用知識範圍內，基於節點及結構相似比較對結構化實例的相似性進行度量，在有效聚類評價的基礎上實現典型實例知識的發現；在此基礎上，基於多主體認知邏輯的思想，探索基於多個典型實例的知識融合與協同進化學習機制，研究多實例設計推理模型的構建以及基於該模型的快速設計最佳化求解算法。通過本項目研究，建立基於多實例進化學習的快速設計方法體系，提高知識重用的深度、效率和準確性，滿足現代製造業對產品設計製造“快”與“變”的迫切需求。

結題摘要

在製造業大數據的發展趨勢下，產品設計開發存在實例豐富但知識重用精度差、隱性知識的挖掘力度不足，產品設計周期短、任務量大但企業對多變需求的快速回響能力弱等問題。 針對以上問題，本項目首先建立了設計需求的基元模型及設計需求的蘊含模型，通過模組化技術實現了產品設計實例的結構化，給出了產品特徵模組、工藝模組的劃分方法，基於需求影響及傳播樹給出了需求影響範圍的定性分析方法和需求影響大小的定量分析方法。通過需求與結構的關聯，實現可用知識範圍的界定，一方面減小無關知識或噪聲知識對設計求解的不利影響，另一方面提高知識獲取的效率和質量；其次，為了避免傳統基於實例學習的片面性和偶然性，對可用知識範圍內實例知識的分布情況進行聚類分析，研究典型實例知識的發現方法。尤其是對於複雜結構化的實例，項目基於屬性圖對實例進行建模描述，結合結構化實例節點相似和結構相似，通過半監督的近鄰傳播聚類算法實現了典型結構化實例的挖掘。另外，基於創新設計的考慮，還對離群點實例進行了挖掘；在此基礎上，結合主客觀知識，建立基於約束滿足的產品快速設計問題模型，對生成式約束滿足問題，研究了基於回溯搜尋算法快速設計問題的求解。對多實例組合的設計問題，給出了基於蟻群算法的多實例協同設計求解方法。 本項目建立基於多實例協同的快速設計方法體系，以工藝設計為例進行了軟體工具的開發及套用。基於相關方法及工具，可提高知識重用的深度、效率和準確性，滿足現代製造業對產品設計製造“快”與“變”的迫切需求。