@inproceedings{VossCoulonGebhardt1997,
  author    = {Voß, A. and Coulon, Carl-Helmut and Gebhardt, F.},
  title     = {KI-Methoden beim Entwurf komplexer Geb{\"a}ude},
  doi       = {10.25643/bauhaus-universitaet.420},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:wim2-20111215-4207},
  year      = {1997},
  abstract  = {Anhand von Ergebnissen aus dem FABEL-Projekt wird gezeigt, welche Beitr{\"a}ge Methoden der K{\"u}nstlichen Intelligenz, insbesondere der Wissensverarbeitung beim Entwurf komplexer Geb{\"a}ude leisten k{\"o}nnen. Exemplarisch werden spezialisierte wissensintensive Methoden, und allgemeine fallbasierte Methoden zum Retrieval und zur Wiederverwendung fr{\"u}herer Entw{\"u}rfe vorgestellt. Es werden Fragen der Integration von Wissen, F{\"a}llen und Daten diskutiert. Der Prototyp des FABEL-Projekts verwendet die Metapher der virtuellen Baustelle, um die verschiedenen Methoden als Planungswerkzeuge in einem CAD-System integriert anzubieten. Ein Planungsmodell dient der zus{\"a}tzlichen Orientierung des Planers. Die Ergebnisse sind interessant f{\"u}r den Entwurf komplexer Unikate, d{\"u}rften aber auch als Zusatz zu elektronisch angebotenen Katalogen relevant sein.},
  subject      = {Bauentwurf},
  language  = {de}
}
@inproceedings{ParmeeAbraham2004,
  author    = {Parmee, Ian and Abraham, Johnson},
  title     = {User-centric Evolutionary Design Systems - the Visualisation of Emerging Multi-Objective Design Information},
  doi       = {10.25643/bauhaus-universitaet.109},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:wim2-20111215-1094},
  year      = {2004},
  abstract  = {The paper describes further developments of the interactive evolutionary design concept relating to the emergence of mutually inclusive regions of high performance design solutions. These solutions are generated from cluster-oriented genetic algorithm (COGAs) output and relate to a number of objectives introduced during the preliminary design of military airframes. The data-mining of multi-objective COGA (moCOGA) output further defines these regions through the application of clustering algorithms, data reduction and variable attribute relevance analyses. A number of visual representations of the COGA output projected onto both variable and objective space are presented. The multi-objective output of the COGA is compared to output from a Strength Pareto Evolutionary Algorithm (SPEA-II) to illustrate the manner in which moCOGAs can generate good approximations to Pareto frontiers.},
  subject      = {Konzipieren <Technik>},
  language  = {en}
}