Generative representations for artificial architecture and passive solar performance
Notice bibliographique
Résumé
This paper explores how the use of generative representations influences the quality of solutions in evolutionary design problems. A genetic programming system is developed with individuals encoded as generative representations. Two research goals motivate this work. One goal is to examine Hornby's features and measures of modularity, reuse and hierarchy in new and more complex evolutionary design problems. In particular, we consider a more difficult problem domain where the generated 3D models are no longer constrained by voxels. Experiments are carried out to generate 3D models which grow towards a set of target points. The results show that the generative representations with the three features of modularity, regularity and hierarchy performed best overall. Although the measures of these features were largely consistent with those of Hornby, a few differences were found. Our second research goal is to use the best performing encoding on some 3D modeling problems that involve passive solar performance criteria. Here, the system is challenged with generating forms that optimize exposure to the Sun. This is complicated by the fact that a model's structure can interfere with solar exposure to itself; for example, protrusions can block Sun exposure to other model elements. Furthermore, external environmental factors (geographic location, time of the day, time of the year, other buildings in the proximity) may also be relevant. Experimental results were successful, and the system was shown to scale well to the architectural problems studied.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».