Beim Definieren einer generativen Designstudie können Sie ggf. die Einstellungen für die Generierung ändern.
In den meisten Fällen reichen die vorgegebenen Einstellungen für die Generierung von Designalternativen aus.
Zugriff: Während des Arbeitsablaufs Studie erstellen wird das Dialogfeld Studie definieren angezeigt, nachdem Sie den Studientyp ausgewählt haben. Wählen Sie eine Methode aus. Wechseln Sie zum Abschnitt Einstellungen für Generierung des Dialogfelds, und erweitern Sie ihn bei Bedarf.
In diesem Thema:
Populationsgröße
Diese Einstellung gilt nur, wenn die Studienmethode Optimieren lautet.
Der genetische Algorithmus beginnt mit einer anfänglichen Population, aus der die Auswahl erfolgt. Jedes einzelne Element der Population ist eine potenzielle Lösung für das Entwurfsproblem. Jedes einzelne Element verfügt über einen eindeutigen Satz von Merkmalen, die als Gene für die Weiterentwicklung des Entwurfs dienen.
Um sicherzustellen, dass sich Ihre Studie weiterentwickelt, um die beste Lösung zu finden, beachten Sie die folgenden Tipps:
- Mindestens ein Teil der Gene muss variable Werte haben.
- Die Populationsgröße muss ausreichend groß sein. Welche Größe ausreichend ist, hängt vom Projekt, der Menge der Gene und vom Bereich der variablen Werte ab. Als Faustregel gilt, eine Populationsgröße festzulegen, die mindestens dreimal so groß wie die Anzahl der Eingaben ist.
- Wenn sich die Ergebnisse nicht allmählich einer Antwort annähern, erhöhen Sie die Populationsgröße.
Weitere Informationen finden Sie unter Generative Design Primer: Initialization phase (in englischer Sprache).
Generationen
Diese Einstellung gilt nur, wenn die Studienmethode Optimieren lautet.
Ein genetischer Algorithmus ist eine populationsbasierte Optimierung. Populationsbasierte Ansätze behalten mehrere mögliche Lösungen bei und verbessern diese, wobei häufig Populationsmerkmale für die Suche verwendet werden. Jede Optimierungsrunde, die im genetischen Algorithmus verarbeitet wird, wird als Generation bezeichnet. Wenn Sie den Generationswert auf 40 setzen, erfolgt der Selektions-, Rekombinations- und Mutationsprozess 40 Mal für jede Population von 40 Entwürfen. (Weitere Informationen finden Sie auf Wikipedia.)
Wenn Sie beispielsweise festlegen, dass Generatives Design 30 Generationen ausführen soll, wird der Optimierungsprozess wiederholt, bis eine Bedingung oder eine Kombination der folgenden Bedingungen erfüllt ist:
- Die feste Anzahl an Generationen wurde erreicht.
- Die Eignung der am besten abschneidenden Lösung hat ihr höchstmögliches Niveau erreicht, sodass nachfolgende Iterationen keine besseren Ergebnisse mehr liefern.
- Sie können den Vorgang manuell beenden.
Anzahl der Ergebnisse
Diese Einstellung gilt, wenn die Studienmethode Zufällig oder So lautet.
Wie viele Ergebnisse (Designalternativen) möchten Sie erzeugen?
Mit weiteren Ergebnissen können Sie einen größeren Satz von Alternativen untersuchen, dies dauert jedoch länger. Weniger Ergebnisse werden schneller erzeugt, aber mögliche Alternativen nicht so gründlich untersucht.
Ausgangszahl
Diese Einstellung gilt, wenn die Studienmethode Optimieren, Zufällig oder So lautet.
Eine Ausgangszahl ist ein Wert, der den Ausgangspunkt für den Algorithmus bildet. Wenn Sie dieselbe Ausgangszahl beibehalten und dann eine weitere Ausführung mit denselben Eingaben durchführen, sollten Sie das gleiche Ergebnis erhalten. Wenn Sie die Ausgangszahl ändern, erhalten Sie andere Ergebnisse.
Wie viele Anfangspunkte (Ausgangszahlen) möchten Sie beim Erzeugen von Ergebnissen verwenden?
Weitere Informationen finden Sie unter Generative Design Primer: Genetic Algorithms (in englischer Sprache).
Genetische Algorithmen
Generatives Design verwendet den NSGA-II-Optimierungsalgorithmus (eine Art genetischer Algorithmus). Genetische Algorithmen können hochwertige Lösungen für Optimierungs- und Suchprobleme generieren, indem bio-inspirierte Operatoren wie Mutation, Rekombination und Selektion zugrunde gelegt werden. Weitere Informationen finden Sie unter Generative Design Primer: What is a Genetic Algorithm? (in englischer Sprache).