【摘 要】
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我国城市化进程的加快为社会整体发展带来了诸多优点,但同时也带来了土地资源稀缺、环境承载压力过大、道路承受能力不足等缺点。建筑规划是解决土地资源稀缺的有效手段。传统建筑规划设计工作主要是由人工在已划定地块范围内提供多种建筑排布方案,设计过程消耗大量人力和时间。研究建筑排布自动生成可以减轻建筑规划设计师的设计压力,对相应地区发展规划和未来城市设计工作提供决策支持。基于此,本文主要研究基于优化生成对抗网
【基金项目】
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北京市属高校高水平创新团队建设计划项目“面向智慧城市中时空大数据的机器学习方法研究”（IDHT20190506,2019-2021）；
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我国城市化进程的加快为社会整体发展带来了诸多优点,但同时也带来了土地资源稀缺、环境承载压力过大、道路承受能力不足等缺点。建筑规划是解决土地资源稀缺的有效手段。传统建筑规划设计工作主要是由人工在已划定地块范围内提供多种建筑排布方案,设计过程消耗大量人力和时间。研究建筑排布自动生成可以减轻建筑规划设计师的设计压力,对相应地区发展规划和未来城市设计工作提供决策支持。基于此,本文主要研究基于优化生成对抗网络的建筑自动排布和基于强化学习的建筑排布优化方法,具体研究内容包括:（1）基于优化生成对抗网络的建筑自动排布。生成对抗网络能够自动生成目标图像,有助于确定地块中的建筑物排布生成,但是生成对抗网络存在生成图像精度不高、模式崩溃、模型训练效率太低等问题。针对这些问题,本文提出条件Wassertein生成对抗网络,该模型首先识别真实样本和目标样本间的特征对应关系,然后根据所识别出的特征对应关系进行目标样本生成。模型中采用Wassertein距离来度量两个图像特征分布之间的距离。此种度量方式能够稳定生成对抗网络的训练环境,规避模型训练中的模式崩溃情况,同时能够提升图像精度和训练效率。在Google Maps数据集中,所提模型与经典模型相比,峰值信噪比分别提升了6.82和2.19个百分点,并能够更快达到收敛状态。将条件Wassertein生成对抗网络模型应用于北京市地块数据集,能够自动生成出对应地块中的建筑排布。实验结果验证了本文提出方法的优越性和有效性。（2）基于强化学习的建筑排布优化。在自动生成建筑排布的基础上,进一步针对地块日照约束进行排布优化。本文通过建筑日照计算中相关约束,采用深度确定性策略梯度下降算法,设计了此算法中关于待优化排布建筑的相关特征表示。实验结果表明该方法能够生成满足多层建筑日照约束的多种建筑排布方案,验证了本文采用方法的可行性。
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