基于深度强化学习的多场景高层住宅自动布局方法

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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。
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