摘要：目的 交互式遗传算法(IGA)是设计方案优化的常用算法,需要基于可视化种群方案做出评价。目前材质设计自动批量生成可视化种群的技术尚不完善,拟解决这一瓶颈问题,为智能优化技术服务于CMF设计提供技术基础。方法 对梭织布艺沙发的纹理组织形式进行编码,驱动凹凸贴图的自动生成,开发3D产品CMF设计方案的批量化构建技术,并引入了美观度与视觉体感两个情感化评价指标,通过评价数据识别隐含的设计师意象信息,推进方案的优化与迭代。结果 实现了布艺沙发CMF可视化方案的批量生成及其情感化评价、交叉重组、变异等系列遗传操作,以推动CMF设计方案优化。结论 案例应用表明,所提出的纹理编码驱动的凹凸贴图自动生成方法对3D产品CMF设计方案的批量生成在技术上是可行的,自动渲染的CMF方案在效率和真实感方面可以满足情感指标的交互评价需求。

摘要：目的从图像中提取的特征色通常表达为一系列单色,即基于聚类法得到的聚类中心。在以图像色彩意象再现为目标的配色方案优化中,很少考虑提取色的聚类分散度,导致配色方案的色彩过于集中在聚类中心而失去了多样性。基于聚类结果为优化过程提供更精准有效的约束。方法首先用K-Means聚类方法从图库的每一幅图中提取若干特征色彩,并集中表达在可视化的三维色彩空间中;然后用户通过交互方式人工选择色彩构筑一系列定制色彩空间,作为色彩变化的约束条件,即约束空间;并设计了基于约束空间的配色优化交互式遗传算法。结果以非遗图库的色彩意象再现为目标,基于平面设计的色彩优化任务进行了测试,在效率和满意度两个方面均表现良好。结论解决了提取色重用的约束条件施加方法问题,有效利用了提取色的分布信息,使优化过程可以更精准地再现原始图库的意象,特别是色彩的分布特征。

摘要：介绍一种新型的动态系统描述语言,PDSDL.它比SystemC更加高效和灵活.(1)PDSDL使用了Python面向对象动态语言,(2)PDSDL创新性地提出了动态系统的概念.系统的建模、验证和综合全都依赖于运行时动态系统特性,而非传统的存储在非易失记忆体(例如文件)的静态描述.因此设计者能使用程序和高级人工智能方式来进行更高效的结构探索.本文的重点在于探讨动态系统描述语言的特性和实现机理.文末给出简要试验结果.