그림 9. AI4SAD 최적화의 일반적인 워크플로

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피규어 뷰어

고차향(HA) 최적화 방법은 다목적 문제에서 뛰어난 성능을 보이지만, 여전히 몇 가지 중요한 과제에 직면해 있습니다. 특히 복잡한 건축 설계에서 흔히 나타나는 비볼록 또는 다중 모드 문제를 다룰 때, 개체군 기반 알고리즘은 지역 최적점에 갇힐 수 있습니다 . 이러한 문제를 극복하기 위해 개체군 다양성을 높이거나 시뮬레이티드 어닐링(SA)과 같은 궤적 기반 알고리즘을 채택하는 것이 잠재적인 해결책입니다. SA는 이웃 탐색을 통해 전역 최적화에 탁월 하지만 , 수렴 속도가 느리고 문제 규모가 커질수록 계산 비용이 증가하는 한계가 있습니다. SA 와 유전 알고리즘(GA)을 결합한 하이브리드 접근 방식은 창문 및 차양 구성 최적화에서 연간 일조량을 77% 감소시키는 등 유망한 결과를 보여주었습니다. 향후 HA와 대리 모델링의 통합은 다목적 건축 설계의 효율성과 정확성을 더욱 향상시켜 설계 복잡성, 비선형성 및 상충하는 성능 목표를 더 효과적으로 처리할 수 있도록 할 것으로 기대됩니다.