【摘 要】
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基于多智能体深度强化学习算法与生成对抗网络,提出风环境性能驱动的计算性生成设计与交互式优化方法,并展开实践应用。实践结果表明:该方法可有效提高方案设计阶段风环境性能评估效率,增强性能导向的街区空间形态自适应调控能力,提升复杂设计场景下室外风环境优化潜能。
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51908410); 上海市青年科技英才扬帆计划(19YF1451000); 上海市级科技重大专项项目(2021SHZDZX0100); 中央高校基本科研业务费专项资金;
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基于多智能体深度强化学习算法与生成对抗网络,提出风环境性能驱动的计算性生成设计与交互式优化方法,并展开实践应用。实践结果表明:该方法可有效提高方案设计阶段风环境性能评估效率,增强性能导向的街区空间形态自适应调控能力,提升复杂设计场景下室外风环境优化潜能。
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