1.5 Util #5 遗传算法和基因池

Grasshopper手册
Fitness Landscape 适应性地形
1.5 Util #5 遗传算法和基因池
IDname中文翻译功能描述类型
BBounds边界适应性景观的边界矩形
VValues适应性景观的值数字
NCount计数X方向上的样本数量整数
LLandscape景观适应性景观网格网格

Fitness Landscape组件通过创建一个网格来表示适应性函数的高度图,其中每个点的高度代表了该点参数组合的适应性值。这使得用户可以直观地看到优化过程中的高峰和低谷,从而更好地理解和调整他们的设计策略1。例如,它可以显示两条曲线之间距离的景观,当景观下降到零时,曲线相交。这对于寻找最优解和理解问题的复杂性非常有用。

Galapagos
1.5 Util #5 遗传算法和基因池
IDname中文名称功能描述类型
GGenome基因组代表设计参数的输入,这些参数将被优化 
FFitness适应性优化目标的输出,表示设计的适应性 

Galapagos 接口

      Galapagos 组件没有传统意义上的输出端口,因为它直接与数字滑块等参数组件相连,通过优化过程改变这些参数的值。用户可以通过 Galapagos 的界面选择优化目标是最大化还是最小化适应性,以及选择使用遗传算法或模拟退火算法进行优化2。在优化过程中,Galapagos 会不断调整输入参数,寻找最佳的参数组合,以达到最优的设计适应性。这个过程类似于自然选择,通过不断的迭代和选择,逐步提高设计方案的质量。

Galapagos 组件简介

       让我们从这个组件的名字谈起。“Galapagos” 这个名字并非随意取的——它回响着那些启发了查尔斯·达尔文进化论的加拉帕戈斯群岛。正是在那里,达尔文观察到了动物的多样性,这些观察成为了他自然选择理论的基石:“生存竞争的结果,导致了最适合的生存,最不适合的淘汰。”

那么,这与 Grasshopper 有何联系呢?实际上,Galapagos 组件采用了类似的“进化”策略来寻找最优的设计参数集。为了使这种优化过程有意义,我们需要定义一个目标,或者说是“适应性”。就像加拉帕戈斯群岛上的鸟类进化出更长的喙来更好地获取食物一样,我们的设计目标也需要明确。

       在 Galapagos 中,适应性是通过一个数字来衡量的。我们可以选择最大化或最小化这个数字,这取决于我们的设计目标。例如,我们可能想要最大化空间的使用效率,或者最小化结构的材料消耗。在进入 Galapagos 界面时,我们将决定是寻求适应性的最大值还是最小值。

接下来,我们会选择哪些参数由 Galapagos 来调整。这些参数通常是数字滑块,我们可以设定它们的范围和步长。定义了适应性目标和可调整参数后,Galapagos 就会开始工作。它将采用遗传算法或模拟退火算法中的一种,生成一系列随机的参数值,并评估它们的适应性。

       随着测试的进行,Galapagos 会发现越来越多的有效解决方案,并记录下适应性最高的那些。这个过程就像是自然选择的数字版——从一组随机的参数开始,算法逐步学习如何调整这些参数,以提高适应性,从而改善设计的质量。

       这就是 Galapagos ——一个智能的设计优化工具,它可以帮助我们在复杂的设计问题中找到最佳解决方案,就像自然界中的生物一样,通过不断的试错和适应,找到生存的最佳路径。

Gene Pool 基因池
1.5 Util #5 遗传算法和基因池
IDname中文名称功能描述类型
GGenes基因存储设计参数的集合,可以在优化过程中作为变量 

 

Gene Pool组件通常与优化算法组件如Galapagos一起使用,它允许用户快速地改变一组参数,并观察这些变化如何影响整个设计。这个组件非常适合于那些需要进行参数化设计和优化的场景。例如,在进行结构优化时,Gene Pool可以存储不同的梁截面尺寸,然后通过优化算法找到最佳的梁截面组合,以达到最佳的结构性能。

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