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深度强化学习支持下风环境性能驱动的设计研究与实践 被引量：8
1
作者 姚佳伟 黄辰宇 +1 位作者 付斌 纪尧姆·卡尼奥 《建筑学报》 CSSCI 北大核心 2022年第S01期31-38,共8页
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... 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。 展开更多
关键词 室外风环境 街区形态 生成式设计 深度强化学习 生成对抗网络 madrl-gan
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