Convergence approach in experimental results
| Autor: | Camelo, Dioclecio, Vidal, Rosario, Mulet, Elena, García Fernández, Luis Amable |
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| Rok vydání: | 2005 |
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| Zdroj: | Repositori Universitat Jaume I Universitat Jaume I |
| Popis: | Ponencia presentada en el IX Congreso Internacional de Ingeniería de Proyectos celebrado en Málaga en el año 2005 The process of synthesis is based on phases of divergence and convergence. Many authors illustrate the divergence process to find better alternatives for the design requirements. Although there are still few explanations to prevent the possible combinatorial explosion present in complex systems. The heuristic state-space approach is an estimative process that can manage the complexity in the functional reasoning process (convergence). Its use differs from that of algorithms (mathematical procedures) because it is based on commonsense general rules taken from experience. Heuristic programs are well known for their capacity for self-learning, which can generate better optimised and more efficient solutions for design requirements. This article describes a research project carried out by the Engineering Design Group of Castellón on the generation of a better solution to a real design case, through the use of the best-first search algorithm presented by Zhang. We will therefore provide another point of view on the creation of a more efficient computational framework for the automated design process. El proceso de síntesis está basado en fases de divergencia y convergencia. Diversos autores demuestran el proceso de divergencia en la forma de búsqueda para la obtención de mejores alternativas para los requerimientos de diseño. Todavía existen muy pocas manifestaciones en el proceso de convergencia para evitar las posibles explosiones combinatorias presentes en sistemas más complejos. La aproximación heurística es un proceso que puede gestionar esa complejidad en el proceso de resolución funcional (convergencia). Su uso difiere de los algoritmos (procedimientos matemáticos) por estar basada en reglas generales sacadas de las experiencias. Los programas heurísticos son conocidos por su proceso de auto-aprendizaje, lo que puede generar soluciones más optimizadas y eficientes para los requerimientos de los procesos de diseño. Este artículo expone una investigación del Grupo de Ingeniería del Diseño de Castellón en la generación de una mejor solución en un caso real de diseño, a través del uso del algoritmo de búsqueda best-first search, presentado por Zhang. Además de aportar otro punto de vista en la creación de un modelo computacional más eficiente y eficaz para el diseño automatizado. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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