第十章智能优化设计技术.doc

第十章 智能优化设计技术§10.1智能优化设计概述工程设计上常常需要工程师从实际问题中抽象出既符合实际又不至于太复杂的数学规 划模型，并根据模型类型选取适当的优化算法或者一定优化算法的组合来求解数学规划问 题，在求解过程中还要监控优化结果并根据优化进程调整参数，直至求得最优解不难看出, 这是一个复杂的设计决策过程，要求工程师不仅掌握本专业领域的专门知识，还要具有丰富 的工程优化设计经验工程设计的目标是找到有效而且经济的优化设计设计问题表述的复杂性和问题的分析 计算工具的复杂性是导致求解设计问题效率低下的一个重要原因同时，采用传统的工程优 化设计方法，过多的人为因素干扰也降低了求解过程的收敛速度，而且也不能完全保证最终 设计的合理性对于大型复杂系统的设计而言，这些问题会更加突出人工智能技术提供了解决上述问题的一个有效手段人工智能技术中的专家系统和传统 优化设计方法的组合，称为智能优化设计方法传统的优化方法基于代数运算进行，智能优 化方法则结合了知识基推理机制，充分利用领域专家的经验以及优化设计知识等，控制优化 进程，既可以提高设计效率，又能确保设计结果的合理性10丄1专家系统简介近四十年來，人工智能技术获得了很大的发展，它引起众多学科的日益重视，成为一门 广泛的交叉和前沿学科。

近十年来，现代计算机的飞速发展提供了高速的运算能力、海量的 存储能力、功能强大的操作系统以及方便直观的应用图形界面等，这就为人工智能技术的发 展应用提供了必要的软硬件条件专家系统是人工智能领域的一个重要分支智能优化设讣技术的发展是和专家系统的发 展密不可分的专家系统的实质是一个具有大量的专门知识和经验的智能计算机程序系统, 它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域专家提供的知识和经验，进行推理和判断, 模拟人类专家决策过程完成专业领域的任务与传统的计算机程序相比较，专家系统具有以 下三大特点：(1) 启发性专家系统能够运用专家的知识和经验进行推理、判断和决策世界上的大部分知识和工 作都是非数学性的，即使是物理化学，人部分也是靠推理进行思考，企业管理的思考儿乎全靠符号推理，而不是数值计算；(2) 透明性专家系统能够解释本身的推理过程和用户提出的问题，如设计变量为什么增加或者减 小，使用户对整个优化过程有明确的理解；(3) 灵活性专家系统采用模块化的组成表示，将知识库与推理机相分离，使Z能够或者离线增 加知识库中的知识、修改知识，以适应新环境，提高求解问题的能力近年来，由专家系统发展起来一种知识基系统，称为智能系统。

在这类系统中，知识已 经不限于人类专家的经验知识、领域知识，还可以是通过机器学习所获得的知识等这种智 能系统又称之为广义知识系统，相对于这种广义知识系统，专家系统是一种特殊的知识系统 不过，现在的“专家系统” 一词也泛指各种知识系统狭义地讲，专家系统就是人类专家的 某种化身；广义地讲，专家系统也泛指那些具有“专家级”水平的知识基系统专家系统按照求解问题的性质，可以分为多种类型：解释型专家系统、诊断专家系统、 设计专家系统等由于专家系统是基于知识的系统，那么，基于优化设计领域知识和专业领 域知识的专家系统与传统数值优化方法的结合则构成了智能优化设计系统上世纪九十年代，美国通用电器公司发展的Engineous智能优化设计软件iSight,将人 工智能技术和数值优化方法相结合，利用设计领域的专家知识来指导和控制优化过程，有效 地提高了复杂航天系统设计的效率另外，在结构设计领域，国外也发展了许多知识基原型 系统，如0PSYN专家系统，其大致轮廓是：在有限元建模、优化设计建模以及选择优化策 略过程中，提供交互式的查询帮助；附加有知识库和有解释功能的推理机；具备知识获 取能力，拥有知识库编辑器，以及图形显示的输入输出功能等。

多学科优化设计软件iSight 集成了专家系统技术，采用了导向启发式搜索方法(DHS)DHS的导向启发式搜索表现为 确定设计参数对优化目标和约束的影响趋势，从而确定搜索方向，这一点通过用户提供的相 关表获得在相关表中，用户可以单独描述每一个参数的特征通过对参数的描述，DHS 就可以知道如何改变参数的值10.1.2智能优化设计系统的作用在工程设计领域，优化设计系统是计算机辅助设计系统的一个必备组件一个完整的计 算机辅助设计系统一般包含一个中央数据库，将其它模块如初步设计、分析、优化、详细设 计和用户界面等联系起来，如图10.1所示数据库集中管理是优化设计系统的基础，它把 不同的设计应用连接成一个完整的系统在设计过程中，这些模块不仅分别与中央数据库相 互作用，而且它们Z间也存在相互作用图10.1集成的计算机辅助优化设计系统现在的优化设计系统虽然有足够的能力来处理复杂的数值运算，但是它们远不及人类专 家解决问题的能力优化设计中的很多方面包括问题的表达、算法选择、灵敏度分析和规则 说明，都需要人的判断和经验，并且通常需要人的参与来完成而这些任务一般都是菲数值 的任务现在知识基理论允许我们综合所需的不同形式的知识来执行非数值的任务。

知识基 理论适用于优化设计领域的原因在于：(1) 使用知识基理论可以很方便地利用人类专家知识來求解优化问题；(2) 知识基程序具有灵活性的特点，可以控制结构的动态变化，这些变化在问题求解中 进一步模仿了人的适应能力；(3) 知识基程序模仿了人的儿项能力：使用渐进推断法和经验法则、性能评估、选择不 同的操作过程来适应所涉及的条件、符号推理和良好的交流界面；(4) 由于软件使用者一般不是优化问题的专家，不能够正确选择所需的数值优化方法或 者分析结果的正确性，而知识基理论力图扩展传统的软件，在软件和用户Z间架起 一座桥梁使用渐进式推断知识可以改善优化过程的各个阶段通常解决优化问题不只使用一种算 法，使用求解过程中获得的信息对以决定什么时候改变算法并确定改变后的算法当某种特 定算法不能得出所需的解时，具有专业设计人员一样的应变能力的专家系统可以继续进行求 解或者至少告诉用户为什么有问题以及用户可以做些什么比如，为非线性问题选择一个适 当的初始解是很关键的问题，有经验的设计人员经常选择接近最优解的初始点若先前的设 汁和在此基础上的判断均包含于此知识基方法中，那么初始设计选择可以显著地减少讣算时 I'可。

总而言之，结合了知识基理论的智能优化设计系统是对传统的计算机辅助优化设计系统 的极大改进，在设计过程中为有效地应用优化技术提供了必盂的支持§10.2智能优化设计系统的构成和实现一般的知识基系统的结构主要包括以下几部分：一个事实库，一个表示知识范阖的知识 库，一个控制策略机构或推理机以及知识采集编辑模块、解释说明模块和便于用户使用的图 形用户界而如图10.2所示图10.2知识基系统的结构示意图事实库是存放初始证据事实、推理结杲和控制信息的场所事实库包含一些实际状态， 这些实际状态反映了问题解的当前状态在给定问题的求解过程中，事实库动态积累知识库就是以某种表示形式存储于计算机中的知识的集合知识库是任何知识基系统的 重要组成部分，因为系统的性能取决于系统所具有的知识一个知识基系统包括一些不同类 型的知识：对象的实际状态；运转和现象；因果关系；运行的知识（如何工作的知识）；超 越知识（有关己知事物的知识）等知识库的表现依赖于系统的执行过程推理机就是实现机器推理的程序推理机通过使用知识库中的知识进行推理來控制系统 的活动推理机不包含知识，其主要功能包括：选择适当的状态来修改事实库的内容，如推 断新状态；用新状态取代当前的状态；使用知识基模式协调问题的当前状态；执行数值运算。

知识采集模块是专家和系统之I'可的媒介，它有助于开发知识基、构造事实库、建立某特 定应用领域的知识库解释说明模块对系统做出的推理进行解释说明推理过程中，它可以向用户解释系统的 行为，回答用户“why”之类的问题；推理结朿后，它可以向用户解释推理的结果，回答“how” 之类的问题用户界面模块为用户和系统提供了一种交流界面一方面，用户通过这个界面向系统提 出或回答问题，或者向系统提供原始数据和事实等；另一方面，系统通过这个界面向用户提 出或回答问题，并输出结果以及对系统的行为和最终结果做出适当解释由于受问题领域、系统规模、知识表示方法、知识库结构以及其它特殊性等诸多因素的 影响,专家系统的体系结构难以形成固定的模式对一个具体的专家系统采用什么样的形式, 往往视具体情况而定対于智能优化设计系统而言，除了具备一般专家系统结构的要素之外, 还应该具有强大的数值优化计算能力，因此数值优化算法库也是一个必备的组件10.2.1智能优化系统的结构设计国外关于智能优化设计系统的应用研究表明，一个成熟的智能优化系统必须具有合适的 知识表示方法和组织形式，并且需要一个功能强大的图形用户界而来运行和维护具体来讲, 对于一个知识基智能优化系统，下面的性能是必要的：(1) 系统能提供一种简单且语义丰富、编辑功能灵活的界血；(2) 系统能以一种有效且可控的形式来接受和表现设计人员对问题的描述，并且能方便 地修改问题；(3) 系统必须能把问题表达成一种标准优化模型的形式，从而提供设计变量与目标函数、 约束之间的函数关系；(4) 系统必须能够识别设计变暈的类型及目标和约束的函数类型；(5) 系统能够根据用户对问题的描述选择适当的优化算法，来执行求解程序；(6) 系统必须能在求解过程中使用渐进式推断来改进运行状况；(7) 系统必须能帮助设计人员进行灵敏度分析。

由此可以明显看出，智能优化系统将以设计人员的水平来处理信息，因此它能清楚地以 符号的形式來表达设计问题，据此得出设计变量与目标和约束的函数关系这一步要求系统 能够理解一个设计变量和其它变量的相互依赖关系因此，系统必须能执行符号运算，如简 化代数表达式，函数求导，符号方程求解等系统还必须包含一定的知识來辨别优化表达式 并且能从优化算法库中选择正确算法图10.3所示的是构成智能优化系统的集成环境图10.3智能优化系统的集成环境按照以上所述对智能优化系统的性能要求，图10.4给出了一个智能优化系统的结构图 与图10」所示的一般的计算机辅助优化设计系统相比较，智能优化系统融入了优化知识和 专家知识，因此具有专家的设计水平图10.4智能优化系统的结构图10.2.2知识处理与推理机制在智能优化设计系统的结构设计中，知识库与推理机属于核心组件，需要精心设计知 识库中包含了专业领域知识、优化设计知识以及调度管理这些知识的知识推理机的推理是 基于知识库中的知识进行的，所以，推理机必须与知识库及其知识相对应一般來说，智能 优化系统的知识处理和推理机制与其它知识基系统并无二致，需要视具体情况来确定，因此, 下面仅对知识处理和推理机制做一般性说明。

1.知识处理知识处理包括知识表示与描述语言设计、知识库与知识库管理系统设计知识表示是建立专家系统及各种知识系统的重要环节这里的知识表示是指面向计算机 的知识描述或表达形式和方法面向人的知识可以是语言、文字、数字、符号、公式、图表、 图形、图像等多种人类所能接受的形式，但是面向人的这些知识表示形式还不能完全直接应 用于计算机，因此就需要研究适于计算机操作的知识表示模式具体地讲，就是要用一种约 定的（外部）形式结构來描述知识，而且这种形式结构还要能够转换为机器的内部形式，使 得计算机能方便地存储和使用我们通常所说的算法就是一种知识表示形式，因为算法描述 了解决问题的方法和步骤，并且可以在计算机上以程序来实现；乂如一阶谓词公式就是一种 表达能力很强的形式语言，可以用程序语言方便实现，是一种知识表示形式随着人工智能 技术的发。