LEDAS collaborative solver is designed for applications where knoweledge about constraints is incomplete and where all the constraints can never be presented on one single machine, e.g. when some constraints contain user- coded (so callesd black-box) relations. The goal of LCS satisfy all the constraints applied, optimizing the target parameter and also number of unique requests to any system in collaborative network.Нюхом чую, что контрактный дизайн (http://www.darpa.mil/uploadedFiles/Content/Our_Work/TTO/Programs/AVM/IBM%20META%20Final%20Report.pdf, http://www.irisa.fr/distribcom/benveniste/pub/ProcIEEE_contractsPart1.pdf) -- того же поля ягода.
Это всё междисциплинарные солверы как активный клей. Все эти авторы начинают говорить про "смесь геометрических и инженерных ограничений", "геометрических и инженерных design intents" и прочей междисциплинарности.
А когнитивные архитектуры -- это третье, они всё больше про паттерны и их распознавания (от "простейших" геометрических http://www.engineerlive.com/Design-Engineer/Computer_Systems_Software/Pattern_recognition_ensures_quality_OEM_data_exchanges/22473/, в том числе feature recognition типа http://help.solidworks.com/2013/English/SolidWorks/fworks/c_Overview_of_FeatureWorks.htm, или даже базированного на онтологиях http://ceur-ws.org/Vol-809/paper-07.pdf -- вплоть до более сложных мультиинженерных паттернов, собираемых по разным разбросанным в Сети PLM подрядчиков).
А вот Simantics (http://simantics.org) и "ISO 15926 outside" -- про другое. Тут онтологии предлагаются как пассивный клей между монодисциплинарными солверами (и, может быть, распознавателями).
Главная фишка, что всё это стремительно движется в сторону приложений "коллаборативных", "распределённых", "в-большом".