Optimizing creatively in multi-objective optimization
Notice bibliographique
Résumé
Designers will always face the challenge of designing well-performing buildings using what are often conflicting and competing objectives. Early stage design decisions influence significantly the final performance of a building and designers are often unable to explore large numbers of design alternatives with respect to the performative criteria set for the project. This research outlines a optimization workflow' using a Multi-Objective Optimization (MOO) engine called Octopus that runs within Grasshopper3D, a parametric modeling tool, and simulation software DIVA for daylight factor analysis. The workflow utilizes a optimization tool' which allows the designer to explore, sort and filter solutions, and analyze both quantitatively and qualitatively the trade-offs of the resultant design solution space. It enables the designer to visually compare alternative solutions in a gallery and subsequently analyze trade-offs through a radar-based chart, parallel coordinate plot graphs and conditional domain searches. This feedback tools allows the designer to quickly and efficiently identify potential solutions for either design development or to select preferred solutions for further optimization, i.e. optimizing creatively'. A retrospective design case study, the De Rotterdam' building, is used to demonstrate the application of the tools. The workflow demonstrates the ability to reduce design latency and to allow for better understanding of design solutions. Additional research is needed to better understand the application of MOO in the early stages of design; and the further improvement of the creative optimization tools to accommodate the designer's need for a more dynamic and synergistic process.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».