本發(fā)明涉及一種設(shè)計(jì)理性模型一致性維護(hù)方法，屬于計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域知識(shí)資源管理與應(yīng)用方法的研究?jī)?nèi)容。

背景技術(shù)：

實(shí)際的產(chǎn)品設(shè)計(jì)過(guò)程中，隨著設(shè)計(jì)的深入以及設(shè)計(jì)情境的變化，設(shè)計(jì)者需要不斷對(duì)已完成的設(shè)計(jì)進(jìn)行修正，難免會(huì)對(duì)先前設(shè)計(jì)中錯(cuò)誤的或造成矛盾的過(guò)程進(jìn)行修改，這一特點(diǎn)體現(xiàn)了設(shè)計(jì)不斷迭代和反復(fù)的認(rèn)知特性。然而，詳細(xì)的設(shè)計(jì)過(guò)程往往十分復(fù)雜繁瑣，加之人們?cè)谡J(rèn)知和記憶方面的局限性，很多情況下設(shè)計(jì)者不可能清楚地回憶先前的設(shè)計(jì)細(xì)節(jié)，也不可能牢記設(shè)計(jì)元素之間的相互關(guān)系，因而無(wú)法及時(shí)準(zhǔn)確定位需要進(jìn)行修改的過(guò)程，影響了設(shè)計(jì)的效率。鑒于此，需要計(jì)算機(jī)系統(tǒng)對(duì)設(shè)計(jì)者加以輔助，通過(guò)推理定位可能需要修改的過(guò)程，以提高設(shè)計(jì)效率。

通常設(shè)計(jì)過(guò)程以設(shè)計(jì)說(shuō)明書(shū)或產(chǎn)品結(jié)構(gòu)樹(shù)等形式記錄，由于記錄的過(guò)程以設(shè)計(jì)結(jié)果為主，缺乏對(duì)設(shè)計(jì)選項(xiàng)的提出以及最終選項(xiàng)的確定等具體的過(guò)程，因此難以作為計(jì)算機(jī)輔助一致性維護(hù)的對(duì)象。而設(shè)計(jì)理性模型由于記錄了設(shè)計(jì)的詳細(xì)過(guò)程，為一致性維護(hù)提供了可能，相應(yīng)的成為本方法進(jìn)行一致性維護(hù)的操作對(duì)象。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本專(zhuān)利針對(duì)設(shè)計(jì)過(guò)程中設(shè)計(jì)過(guò)程一致性維護(hù)的需求，通過(guò)對(duì)記錄和表達(dá)設(shè)計(jì)過(guò)程的設(shè)計(jì)理性模型進(jìn)行一致性維護(hù)操作，提高設(shè)計(jì)的效率和設(shè)計(jì)質(zhì)量。

預(yù)先定義設(shè)計(jì)理性模型是為了盡可能詳盡的刻畫(huà)設(shè)計(jì)過(guò)程中的全部認(rèn)知要素，雖然能夠準(zhǔn)確而詳實(shí)的表達(dá)設(shè)計(jì)過(guò)程，但卻無(wú)法支持計(jì)算機(jī)的可計(jì)算。因此通過(guò)對(duì)其進(jìn)行重構(gòu)形成可計(jì)算的模型結(jié)構(gòu)。在此基礎(chǔ)上，當(dāng)用戶給定必要的可信度初始值后，系統(tǒng)通過(guò)計(jì)算與傳遞確定模型結(jié)點(diǎn)的可信度，從而構(gòu)建可信設(shè)計(jì)理性網(wǎng)絡(luò)。當(dāng)設(shè)計(jì)中遇到矛盾后，通過(guò)結(jié)點(diǎn)的可信度即可推理可能的矛盾產(chǎn)生原因，或提示設(shè)計(jì)者是否需要進(jìn)行設(shè)計(jì)修改。方法的總體概述如 下圖1所示。

設(shè)計(jì)理性模型一致性維護(hù)方法步驟如下：

步驟一：設(shè)計(jì)決策片段提取。

步驟二：設(shè)計(jì)決策網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建。

步驟三：可信度賦值與計(jì)算。

步驟四：識(shí)別未滿足設(shè)計(jì)意圖。

附圖說(shuō)明

圖1設(shè)計(jì)理性模型一致性維護(hù)過(guò)程

圖2設(shè)計(jì)決策片段提取流程

圖3設(shè)計(jì)理性模型向設(shè)計(jì)決策網(wǎng)絡(luò)的映射

圖4設(shè)計(jì)決策網(wǎng)絡(luò)模型典型結(jié)構(gòu)

圖中標(biāo)號(hào)、代號(hào)說(shuō)明如下：

evolve-to為版本進(jìn)化關(guān)系，achieved-by為滿足關(guān)系，decided-by為決策關(guān)系，realized-by為實(shí)現(xiàn)關(guān)系，refer-to為依據(jù)關(guān)系。

eI為元意圖，O為設(shè)計(jì)選項(xiàng)集合，d為設(shè)計(jì)決策，Op為設(shè)計(jì)操作集合，E為設(shè)計(jì)依據(jù)集合。I為設(shè)計(jì)意圖，sI為子意圖，eI為元意圖，D為設(shè)計(jì)決策，C為設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)，O為設(shè)計(jì)方案，E為設(shè)計(jì)依據(jù)，AN和DN為ATMS模型中的結(jié)構(gòu)。

“I+數(shù)字”為設(shè)計(jì)理性模型中的設(shè)計(jì)意圖節(jié)點(diǎn)，“sI+數(shù)字”為設(shè)計(jì)理性模型中的子意圖節(jié)點(diǎn)，“eI+數(shù)字”為設(shè)計(jì)理性模型中的元意圖節(jié)點(diǎn)，“D+數(shù)字”為設(shè)計(jì)理性模型中的誰(shuí)決策節(jié)點(diǎn)，“C+數(shù)字”為設(shè)計(jì)理性模型中的設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)節(jié)點(diǎn)，“O+數(shù)字”為設(shè)計(jì)理性模型中的設(shè)計(jì)方案節(jié)點(diǎn)，“E+數(shù)字”為設(shè)計(jì)理性模型中的設(shè)計(jì)依據(jù)節(jié)點(diǎn)。

具體實(shí)施方式

一、設(shè)計(jì)決策片段提取

為使設(shè)計(jì)思考過(guò)程模型可以被計(jì)算機(jī)理解和推理，實(shí)現(xiàn)計(jì)算輔助的設(shè)計(jì)思考過(guò)程建模，本文采用基于OWL的表達(dá)方法來(lái)闡釋設(shè)計(jì)意圖樹(shù)提取方法的具體過(guò)程。

定義推理方向：<C,PT>，其中：

——C是設(shè)計(jì)思考過(guò)程模型中一個(gè)構(gòu)成元素，是推寬理的起點(diǎn)；

——PT<p,n>是一組關(guān)寬系方向的集合，P是設(shè)計(jì)理性模型中定義的一類(lèi)語(yǔ)義關(guān)系；n是一個(gè)非負(fù)整數(shù)或∞，指對(duì)P的推寬理深寬度，當(dāng)n為∞時(shí)，推理包含從C開(kāi)始的P關(guān)系的傳遞閉包。提取算法流程如圖2所示。

二、設(shè)計(jì)決策網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

設(shè)計(jì)理性記錄的是設(shè)計(jì)者的決策過(guò)程，在此過(guò)程中設(shè)計(jì)者通過(guò)建模工具完成設(shè)計(jì)理性建模過(guò)程。為了構(gòu)建可計(jì)算的設(shè)計(jì)決策網(wǎng)絡(luò)，本方法借鑒了ATMS模型的基本結(jié)構(gòu)，則設(shè)計(jì)決策網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的關(guān)鍵是建立設(shè)計(jì)理性模型與ATMS模型的映射關(guān)系。映射分為兩部分，一是將設(shè)計(jì)理性的結(jié)點(diǎn)映射為ATMS網(wǎng)絡(luò)的結(jié)點(diǎn)；二是將設(shè)計(jì)理性模型中已有的邏輯關(guān)系映射為ATMS網(wǎng)絡(luò)的依賴關(guān)系。如圖3所示。

對(duì)于邏輯關(guān)系的轉(zhuǎn)化，主要有以下三種情況：

(1)設(shè)計(jì)意圖分解。圖3所示模型中，元意圖(eI211,eI212,eI213)的實(shí)現(xiàn)可以推出比它高一層次的子意圖(sI21)的實(shí)現(xiàn)，子意圖(sI21,sI22)又可以推出更高層次意圖(sI2)的實(shí)現(xiàn)。因此設(shè)計(jì)意圖的分解結(jié)構(gòu)(設(shè)計(jì)意圖樹(shù))本身就可以組成ATMS網(wǎng)絡(luò)，意圖樹(shù)中同層意圖之間的邏輯關(guān)系也可對(duì)應(yīng)ATMS的合取關(guān)系。

(2)設(shè)計(jì)決策確定。當(dāng)設(shè)計(jì)意圖分解到元意圖，設(shè)計(jì)者此時(shí)已經(jīng)能夠提出設(shè)計(jì)解決方案來(lái)實(shí)現(xiàn)元意圖。通常設(shè)計(jì)者總會(huì)提出多個(gè)能夠?qū)崿F(xiàn)元意圖的設(shè)計(jì)選項(xiàng)，并通過(guò)針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)的評(píng)價(jià)選出一個(gè)最優(yōu)的設(shè)計(jì)選項(xiàng)作為實(shí)現(xiàn)意圖的設(shè)計(jì)決策。而決策的確定主要是基于選項(xiàng)是否能夠滿足或更好的滿足評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，即選項(xiàng)推得評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。而只有所有的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)都滿足，決策才能夠被視為是滿足的，因此評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)又可以推得決策。如此可將設(shè)計(jì)選項(xiàng)作為假設(shè)結(jié)點(diǎn)，而評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)和設(shè)計(jì)決策作為導(dǎo)出結(jié)點(diǎn)。設(shè)計(jì)選項(xiàng)之間是析取的關(guān)系，評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)之間是合取的關(guān)系。

(3)設(shè)計(jì)選項(xiàng)提出。設(shè)計(jì)選項(xiàng)的提出主要是基于其所依賴的設(shè)計(jì)依據(jù)，即設(shè)計(jì)依據(jù)能夠推出設(shè)計(jì)選項(xiàng)。因此將設(shè)計(jì)依據(jù)作為假設(shè)結(jié)點(diǎn)，而設(shè)計(jì)選項(xiàng)作為導(dǎo)出結(jié)點(diǎn)。設(shè)計(jì)依據(jù)之間為析取關(guān)系。

通過(guò)映射形成的設(shè)計(jì)決策網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)如圖4所示

三、可信度賦值與計(jì)算

概率學(xué)中定義的概率計(jì)算可以看作是客觀概率，它是關(guān)于頻率的。而在實(shí)際的設(shè)計(jì)環(huán)境中，設(shè)計(jì)者總是將自身的經(jīng)驗(yàn)和判斷加入到對(duì)概率的判斷，形成主觀概率，即推出結(jié)論的知識(shí)和最終的結(jié)論都可能具有某種程度的不確定性。因此，從不確定性的初始證據(jù)出發(fā)，通過(guò)運(yùn)用不確定性知識(shí)，可推出具有一定不確定性的合理的或近乎合理的結(jié)論。本方法利用可信度來(lái)表達(dá)這種不確定性。每條規(guī)則的證據(jù)和規(guī)則本身都具有可信度，分別稱為證據(jù)可信度和知識(shí)可信度，同樣推理出的結(jié)論也具有可信度，稱為結(jié)論可信度。

1、初始證據(jù)可信度

設(shè)計(jì)選項(xiàng)都是基于一定的設(shè)計(jì)依據(jù)得出的。作為初始證據(jù)，設(shè)計(jì)依據(jù)的可信度值是根據(jù) 其不同的類(lèi)型來(lái)決定的。如表1所示，隨著設(shè)計(jì)選項(xiàng)的類(lèi)型從主觀到客觀，可信度的值逐步增加。

表1 設(shè)計(jì)依據(jù)分類(lèi)及可信度設(shè)置

2、可信度計(jì)算與傳遞

不確定推理的根本目的是根據(jù)用戶提供的初始證據(jù)，通過(guò)運(yùn)用不確定性知識(shí)，最終推出不確定性的結(jié)論，并推算出結(jié)論可信的程度。所以不精確推理需要考慮知識(shí)不確定性的動(dòng)態(tài)積累和傳遞。本文的不確定性傳遞算法如下：

(1)已知規(guī)則前提即證據(jù)E的可信度C(E)和規(guī)則強(qiáng)度f(wàn)(H,E)，其中H為由證據(jù)和規(guī)則所推出的結(jié)論，則H的不確定性C(H)為：

C(H)＝g1[C(E),f(H,E)]＝C(E)f(H,E) (1)

(2)證據(jù)合取的不確定性算法。根據(jù)兩個(gè)證據(jù)E1和E2的不確定性值C(E1)和C(E2)，求證據(jù)E1和E2合取的可信度算法g2為：

C(E1 AND E2)＝g2[C(E1),C(E2)]＝C(E1)C(E2) (2)

(3)證據(jù)析取的不確定性算法。根據(jù)兩個(gè)證E1和E2的不確定性值C(E1)和C(E2)，求證據(jù)E1和E2析取的可信度算法g3為：

C(E1 OR E2)＝g3[C(E1),C(E2)]＝C(E1)+C(E2)-C(E1)C(E2) (3)

證據(jù)合取和證據(jù)析取的可信度算法統(tǒng)稱為組合證據(jù)的可信度算法。實(shí)際上，規(guī)則的前提可以是用AND和OR把多個(gè)條件連接起來(lái)構(gòu)成的復(fù)合條件。采用的是貝葉斯方法實(shí)現(xiàn)組合證據(jù)的不確定性算法。

四、識(shí)別未滿足設(shè)計(jì)意圖

利用基于可信度的設(shè)計(jì)決策網(wǎng)絡(luò)，可以計(jì)算設(shè)計(jì)選項(xiàng)、設(shè)計(jì)決策以及設(shè)計(jì)意圖等認(rèn)知元素的可信度，從而實(shí)現(xiàn)以下功能：

(1)識(shí)別未滿足的設(shè)計(jì)意圖。為設(shè)計(jì)意圖可信度設(shè)定一定的閾值，對(duì)于可信度低于此閾值的設(shè)計(jì)意圖判斷為設(shè)計(jì)意圖未滿足。可利用決策網(wǎng)絡(luò)，計(jì)算該設(shè)計(jì)意圖所依賴的所有假設(shè)結(jié)點(diǎn)，從而找出造成設(shè)計(jì)意圖未滿足的原因?？尚哦鹊膬?yōu)勢(shì)在于，如果沒(méi)有找到更合適的設(shè)計(jì)依據(jù)和選項(xiàng)，并不需要一定將該設(shè)計(jì)意圖刪除，可以做一個(gè)警告提示，等有了更好的選擇之后再修改。這也符合人類(lèi)的思維方式，在沒(méi)有找到更好的決策之前，往往會(huì)選擇一個(gè)不是 最優(yōu)的方案。

(2)判斷設(shè)計(jì)意圖未滿足的原因。由于為每種認(rèn)知元素都分配可信度，并用統(tǒng)一的度量單位來(lái)表示，則很容易判斷究竟是什么原因造成設(shè)計(jì)意圖未滿足，從而加以改進(jìn)。如選項(xiàng)的可信度較低，則可能是設(shè)計(jì)者產(chǎn)生選項(xiàng)的設(shè)計(jì)依據(jù)不夠嚴(yán)格和充分等。