人工智能驱动的工程设计优化软件：专家系统与自动性能管理

本篇论文深入探讨了人工智能与机器学习在智能宣传系统软件开发项目小组绩效管理中的应用，聚焦于工程领域的优化技术普及。作者指出，在现代工程任务中，设计师需要掌握专业领域知识的同时，具备优化理论和设计方法论，而长期以来专家们积累了丰富的实践经验。为了将这些经验转化为可编程的规则，论文提出了一种科学的方法，即通过专家系统和人工智能技术，将传统数值优化技术与生产领域的专家系统相结合。 论文的核心内容包括以下几个方面： 1. 知识提取与自动化：论文通过运用科学方法，从工程师和设计师多年的工作经验中提炼出规律，并将其编码为计算机语言，从而构建出能够自动执行优化任务的软件。这种自动化的优化手段极大地简化了工程师的设计过程，有助于优化技术在工程设计中的广泛应用。 2. 人工智能与专家系统融合：文章结合了人工智能（AI）中的专家系统技术，探讨了知识处理机制和基于经验的演绎优化。它强调了如何将专家系统的决策制定能力与数值优化算法相结合，以创建一个基于数值优化的专家系统框架。 3. 软件设计与实用性提升：该论文提供的软件具有一定程度的人工智能特性，旨在促进优化技术在工程设计实践中的广泛采用。通过标准C++等编程语言，实现了用户友好的界面，使得非专业背景的用户也能容易地理解和使用优化工具。 这篇论文的目标是通过人工智能和机器学习技术提升项目小组的效率，降低设计成本，同时推动优化技术在工业设计领域的普及，以提高设计质量。通过深入研究和实践，论文提供了一个实用且易于操作的工具，有望在未来改变工程设计的传统流程。