一种建筑室内布局设计方法技术

本发明专利技术公开了一种建筑室内布局设计方法。该方法将建筑室内的边界组成的周界多边形分割成多个矩形，设定约束条件来保证室内房间的合理布局，将多个矩形组成的室内房间布局通过分割结构进行分割，并通过编码准则进行染色体编码表示；然后定义染色体编码的变异方式，并将所述编码准则用于检验染色体编码的变异；接着定义强化学习算法中Q‑learning参数，将强化学习算法中的智能体与遗传算法中的染色体相结合，使用Q‑learning进行学习并生成最终的优化布局。本发明专利技术采用遗传算法和强化学习算法相互结合方式，可快速、准确生成用户指定的布局状态，对布局域的依赖不强，当布局域变化时也能快速的生成用户指定布局状态。

A method of interior layout design

【技术实现步骤摘要】
一种建筑室内布局设计方法
本专利技术涉及计算机视觉和计算机图形学领域，尤其涉及一种建筑室内布局设计方法。
技术介绍
当前建筑室内设计布局方法通常采用全局目标控制室内分割的走向，采用局部目标约束来避免非法区域，由于函数的非凸性，多以模拟退火算法、遗传算法求解，有一定的概率跳过局部最优解，找到全局最优解。尽管如今已经有大量的研究方法进行布局优化，但是多以模拟退火等具有随机性的算法求解函数得到最优解，因此为了更快速、准确、有效的求解函数，需要一种具有可自主学习的求解布局优化函数的方法。
技术实现思路
本专利技术主要解决的技术问题是提供一种建筑室内布局设计方法，解决现有技术中的建筑室内设计布局因受布局域的依赖而不能快速、准确生成用户指定的布局的问题。为解决上述技术问题，本专利技术采用的一个技术方案是提供一种建筑室内布局设计方法，包括以下步骤：首先，将建筑室内的边界组成的周界多边形分割成多个矩形，设定约束条件来保证室内房间的合理布局；其次，将多个矩形组成的室内房间布局通过分割结构进行分割，并通过编码准则进行染色本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种建筑室内布局设计方法，其特征在于，包括以下步骤：/n首先，将建筑室内的边界组成的周界多边形分割成多个矩形，设定约束条件来保证室内房间的合理布局；/n其次，将多个矩形组成的室内房间布局通过分割结构进行分割，并通过编码准则进行染色体编码表示；/n然后，定义染色体编码的变异方式，并将所述编码准则用于检验染色体编码的变异；/n接着，定义强化学习算法中Q-learning参数，将强化学习算法中的智能体与遗传算法中的染色体相结合；/n最后，使用Q-learning进行学习并生成最终的优化布局。/n

【技术特征摘要】
1.一种建筑室内布局设计方法，其特征在于，包括以下步骤：
首先，将建筑室内的边界组成的周界多边形分割成多个矩形，设定约束条件来保证室内房间的合理布局；
其次，将多个矩形组成的室内房间布局通过分割结构进行分割，并通过编码准则进行染色体编码表示；
然后，定义染色体编码的变异方式，并将所述编码准则用于检验染色体编码的变异；
接着，定义强化学习算法中Q-learning参数，将强化学习算法中的智能体与遗传算法中的染色体相结合；
最后，使用Q-learning进行学习并生成最终的优化布局。


2.根据权利要求1所述的建筑室内布局设计方法，其特征在于，所述约束条件包括面积率约束：



其中，wi为第i个矩形房间的宽度，di为第i个矩形房间的深度，n表示矩形房间的个数，S为房间总面积，ηmin为面积利用率的下限值，ηmax为面积利用率的上限值。


3.根据权利要求2所述的建筑室内布局设计方法，其特征在于，所述约束条件包括建筑室内各房间面积约束：



其中，Smin为矩形房间的面积的下限值，Smax为矩形房间的面积的上限值。


4.根据权利要求3所述的建筑室内布局设计方法，其特征在于，所述约束条件包括建筑室内各房间形状约束：



其中，Umin为矩形房间纵横比的下限值，Umax为矩形房间纵横比的上限值。


5.根据权利要求4所述的建筑室内布局设计方法，其特征在于，在所述分割结构中，水平切割和垂直切割分别用算子+和*表示，并且每一个矩形用阿拉伯数字按顺序表示，则分割结构包含n个给定的分割区域，用字母集∑＝(1,2，...，n，*，+)的逆波兰表达法进行编码表示，每个矩形房间有三个参数索引，分别为：表示其序列的阿拉伯数字；表示为形状的(x,y,w,d)；表示其面积比例的百分比。


6.根据权利要求5所述的建筑室内布局设计方...

【专利技术属性】
技术研发人员：吕培，陈伟超，张权，徐明亮，周兵，
申请(专利权)人：郑州大学，
类型：发明
国别省市：河南;41