基于效能评价的照明逆设计改进启发式算法开发

为应对照明建筑设计集成新趋势下的质量提升、氛围塑造、节能优化的多元照明设计目标,引入了生成式设计手段,创建了用于照明逆设计的数学模型及启发式算法.数学模型以工作面照度和空间亮度系数(Feu)2项指标调控环境的视觉质量和照明氛围,照明功率密度(LPD)指标调控照明节能;启发式算法对描述光通量、灯具的横向/纵向间距、地面/墙面平均反射率的5维决策变量进行优化,获取最优方案.为确定最佳算法,基于Python算法库scikit-opt将遗传算法(GA)、差分进化算法(DE)、粒子群算法(PSO)、人工鱼群算法(AFSA)用于数学模型的优化,并以1个逆设计函数、4个数学测试函数为测试基准,比较算法的准确性、稳定性、计算效率3类效能.根据比较结果,创建了用于逆设计的多策略算法(inversedesign multi-strategy algorithm,IDMSA),其特点包括:(1)根据运行阶段和寻优状态决定个体执行DE还是AFSA的寻优操作;(2)基于冯·诺依曼邻域执行AFSA的聚群和追尾行为;(3)采用自适应步长.用提升寻优难度的测试基准验证算法效能.结果表明:IDMSA表现出最好的准确性和稳定性,计算效率优于AFSA和DE;使用逆设计数学模型和IDMSA算法可有效实现工作面照度-Feu-LPD的联合优化,生成方案的工作面照度和Feu与参考值的偏差小于5%,统一眩光值(UGR)和照度均匀度符合规范要求;IDMSA所得方案的LPD比DE低2.6%,比PSO低6.1%,节能效果更优.

一种自适应的系统效能评估算法

本文提出了基于最小功能指标全局关键度值的自适应效能评估算法,构建了基于系统功能和能力影响因素的效能评估指标体系,通过专家打分法获得最小功能指标的关键度,定义了判断矩阵自下而上的初始化规则,保证了各指标的相对独立性以及与父节点之间的联系,减少了专家主观因素对效能评估结果的影响。根据系统的实际运行情况通过引入系统功能因子和能力因子得出系统各个功能和能力的效能值。仿真结果表明,自适应效能评估算法所得的效能评估结果更客观、准确。

多层金属纤维混纺织物的电磁屏蔽效能

金属纤维混纺织物由于具有较好的电磁屏蔽性能得到了广泛应用,但其屏蔽效能受纺织工艺等诸多因素影响,难以建立精确的计算模型。在分析介质平板屏蔽体屏蔽效能的基础上提出等效算法,将金属纤维混纺织物等效为均匀介质平板,以计算多层织物材料的电磁屏蔽效能。通过测试单、双层金属纤维混纺织物的电磁屏蔽效能,验证了等效方法的正确性和可行性,可用于指导复合材料的设计。

基于多模块数据集成的电网规划可视化系统分析

在电网规划可视化系统数据模块化集成的过程中,引入用于加强数据仿真分析的SimuLink电网仿真分析软件平台,以增强传统模块下的CAE通用仿真软件平台的数据仿真功能局限性。通过该模式使电网规划可视化系统中的功能模块和数据模块大幅度增加。规划设计企业的管理人员对可视化结果的满意度最低。革新方案在综合准确率方面高于传统方案。该革新模式在获得更高的用户满意度,使三维可视化数据预警结果精度提升,该革新方案有助于提升电力规划设计阶段的三维可视化效果。

基于多模块数据集成的电网规划可视化系统分析

本文研究了电网规划可视化系统的多模块数据集成方案。在电网规划可视化系统数据模块化集成的过程中,引入了用于加强数据仿真分析的SimuLink电网仿真分析软件平台。仿真结果表明,新方案在特异性、敏感性、综合准确率等方面均显著高于传统方案,证实了该可视化系统对电力规划设计的可视化促进作用较为明显,获得了更高的用户满意度,提升了平台的效能,也使三维可视化数据预警的精度大幅提升。

建筑性能优化设计中优化算法的最佳参数设置研究

建筑性能优化设计BPO通过性能模拟、算法寻优、新设计方案自动生成等一系列技术环节,可以实现设计方案智能调整与寻优。其中,算法自身的参数设置决定了优化运行的时间成本和最终获得的优化设计方案的质量,是BPO技术成败的关键。然而由于专业知识的壁垒,建筑学领域目前仍不加区别地使用算法参数的常见一般性设置,对于如何针对不同BPO问题准确设置算法参数知之甚少,更无法避免由于算法参数设置不当造成的优化失败。本研究从优化设计问题属性出发,突破以往人工试错方法的局限性,提出智能化确定算法参数最佳值的方法,以充分发挥算法寻优能力从而高效求解特定属性的优化设计问题。针对多维属性,本研究构造了3个不同维数的标准优化问题,并使用提出的方法为3种常用算法确定了最佳参数值并获得了更好的优化设计结果。

用户的算法知识水平及其影响因素分析——基于视频类、新闻类和购物类算法应用的实证研究

算法塑造着我们的数字生活方式。如何认识和理解算法已经成为一种新的媒介素养。既有研究往往聚焦人们在日常网络体验中对算法运作的感知、情感与想象,本研究将算法知识视作特定技术领域的事实性信息,从效果角度考察不同个体对算法技术的实际理解,并探究用户算法知识水平的影响因素,考察不同社会经济地位群组间算法知识差距的调节变量。基于线上调查数据,研究发现不同教育程度的群组间确实存在算法知识沟;媒体报道、用户卷入度和算法编辑能力正向影响用户的算法知识及算法自我效能;出错率遭际不仅可以有效提高用户的算法知识水平,还成为弥合高低教育群组间算法知识水平和进一步缩小并逆转算法自我效能差距的显著因素。