深度强化学习:高层建筑群自动布局新途径

摘要：

高层高密度条件下,建筑群自动布局在城市规划领域具有潜在应用价值,但是若要满足现行建筑日照标准,技术实现难度很大.近年来,人工智能领域出现了深度强化学习方法,为解决这一技术难题提供了新的途径.研究提出了两阶段布局方法,第一阶段基于控规指标产生初始布局,满足城市规划对建筑面积、建筑高度等的基本要求;第二阶段遵从深度强化学习的“一轴、二元、四要素”理论框架,对第一阶段的初始布局在三维空间中进行优化,目标是满足城市规划的其他规定、指标,对于日照,综合考虑待建建筑、既有建筑之间的相互遮挡和叠加,最终布局符合常理.在北京、沈阳、郑州、上海、福州各选一个街坊,基于上述方法,做实验性的计算、求解,初步验证了该方法有效、可靠.

关键词：高层住宅群、设计自动化、深度学习、人工智能、日照约束

分类号：TU984(地下建筑)

资助基金：国家重点研发计划“南方地区城镇居住建筑绿色设计新方法与技术协同优化”阶段成果2016YFC0700200

在线出版日期：2019-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：102-108