Genetic algorithm or cellular automaton: The case of a multi-criteria optimization under constraints for an envelope design - UMR 3495 MAP Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2022

Genetic algorithm or cellular automaton: The case of a multi-criteria optimization under constraints for an envelope design

Algorithme génétique ou automate cellulaire : le cas d’une optimisation multicritère sous contraintes pour la conception d’une enveloppe

Résumé

Several generative methods can be suited for performance-based design. Genetic algorithms seem to be the most popular in the literature. However, in practice, designers often face issues that require the integration of strict constraints that are better handled by other generative techniques based on rules, such as cellular automata. In this study, we compare the efficiency of genetic algorithms and rule based generation methods in a case study drawn from professional practice consisting in the design of an envelope for an office tower in Madagascar that integrates both thermal comfort and view quality criteria. This experiment shows that the most efficient approach is a hybrid method that combines (i) a cellular automaton to treat the constraints, and (ii) a genetic algorithm driving the multicriteria optimization.
Il existe différentes méthodes génératives qui permettent une conception performancielle. Les algorithmes génétiques apparaissent comme la solution la plus populaire dans la littérature scientifique. Néanmoins, en pratique, les problèmes rencontrés nécessitent souvent une intégration de contraintes strictes que d’autres techniques génératives fonctionnant avec des règles, comme les automates cellulaires, sont plus aptes à intégrer. Dans cette étude, nous comparons l’efficacité de ces deux techniques appliquées à un même cas d’étude issu de la pratique professionnelle. Il s’agit de la conception d’une enveloppe pour une tour de bureaux à Madagascar qui intègre à la fois le confort thermique et la qualité de vue. Il ressort de cette expérience que l’approche la plus efficace est une méthode hybride qui utilise à la fois un automate cellulaire pour intégrer les contraintes, et un algorithme génétique conduisant l’optimisation multicritère.

Dates et versions

hal-03826566 , version 1 (24-10-2022)

Licence

Paternité

Identifiants

Citer

Claire Duclos-Prévet, François Guéna, Mariano Efron. Genetic algorithm or cellular automaton: The case of a multi-criteria optimization under constraints for an envelope design. SCAN’22 - 10e Séminaire de Conception Architecturale Numérique, Oct 2022, Lyon, France. pp.09001, ⟨10.1051/shsconf/202214709001⟩. ⟨hal-03826566⟩

Collections

CNRS MAP MAP-MAACC
33 Consultations
0 Téléchargements

Altmetric

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More