典型文献
基于深度强化学习的多场景高层住宅自动布局方法
文献摘要：
高层住宅区布局设计需满足防火、日照等多项建筑规范,同时存在地块轮廓不规则、地块带有水体等多种设计场景.针对这一多场景多约束的目标优化问题,本文提出基于深度强化学习的高层住宅自动布局方法.将建筑规范进行抽取并设置为强化学习框架下的奖励函数.建筑单体作为智能体,通过与场景直接交互,累积不同建筑布局及相应奖励值,并据此自主学习移动策略,从而实现多约束条件下建筑布局的自动优化.最后,通过多个真实地块的案例设计验证了本方法在缩短设计时间、输出方案的适用性及复杂周边环境上的优势.
文献关键词：
机器学习;深度强化学习;布局设计;多约束优化;日照计算
中图分类号：
作者姓名：
郭茂祖;王鹏跃;曹印庚;赵玲玲;李阳
作者机构：
北京建筑大学 电气与信息工程学院,北京100044;建筑大数据智能处理方法研究北京市重点实验室(北京建筑大学),北京100044;北京建筑大学建筑与城市规划学院,北京100044;哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,哈尔滨150001
文献出处：
引用格式：
[1]郭茂祖;王鹏跃;曹印庚;赵玲玲;李阳-.基于深度强化学习的多场景高层住宅自动布局方法)[J].建筑科学,2022(12):34-42,50
A类：
B类：
深度强化学习,多场景,高层住宅,自动布局,布局方法,住宅区,布局设计,防火,地块,一多,目标优化问题,奖励函数,建筑单体,智能体,接交,建筑布局,奖励值,多约束条件,自动优化,案例设计,设计验证,输出方,复杂周边环境,多约束优化,日照计算
AB值：
0.372012
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