Generative Design 연구를 정의할 때 원하는 경우 생성 설정을 변경할 수 있습니다.
대부분의 경우 기본 설정은 설계 대안을 생성하기에 충분합니다.
액세스: 연구 작성 워크플로우 중에 연구 유형을 선택하면 연구 정의 대화상자가 표시됩니다. 방법을 선택합니다. 대화상자의 생성 설정 섹션으로 이동하고 필요한 경우 확장합니다.
이 항목의 내용
채우기 크기
이 설정은 연구 방법이 최적화인 경우에만 적용됩니다.
유전 알고리즘은 선택이 수행되는 초기 채우기로 시작됩니다. 채우기의 각 개별 항목은 설계 문제를 해결할 수 있는 가능한 솔루션입니다. 각 개별 항목에는 설계를 발전시키는 일종의 유전자와 같은 역할을 하는 고유한 기능 세트가 있습니다.
최상의 솔루션을 찾기 위해 연구를 발전시키려면 다음 팁을 고려하십시오.
- 적어도 일부 유전자는 변수 값을 가져야 합니다.
- 채우기 크기는 충분히 커야 합니다. 충분한 크기는 프로젝트, 유전자의 양 및 변수 값 범위에 따라 달라집니다. 대략적으로 채우기 크기를 입력 수의 세 배 이상으로 설정하는 것이 좋습니다.
- 결과가 하나의 답으로 수렴되지 않으면 채우기 크기를 늘립니다.
제너레이티브 디자인 입문서: 초기화 단계를 참고하십시오.
생성
이 설정은 연구 방법이 최적화인 경우에만 적용됩니다.
일반 알고리즘은 채우기 기반 최적화입니다. 채우기 기반 접근 방식에서는 여러 후보 솔루션을 유지하고 개선하며, 주로 채우기 특성을 사용하여 검색을 유도합니다. 일반 알고리즘에서 처리되는 각 최적화 주기를 생성이라고 합니다. 생성 값을 40으로 설정하면 40개의 설계를 채울 때마다 선택, 교차, 변이 프로세스가 40번 이루어집니다. (Wikipedia 에서 더 자세한 내용을 읽어보십시오.)
예를 들어 제너레이티브 디자인을 30개의 생성을 실행하도록 설정하면 최적화 프로세스는 다음 조건 중 하나 이상이 충족될 때까지 반복됩니다.
- 생성의 고정 개수에 도달했습니다.
- 순위가 가장 높은 솔루션의 적합성이 안정기에 도달했으므로 연속 반복을 해도 더 이상 더 나은 결과가 생성되지 않습니다.
- 프로세스를 수동으로 중지합니다.
결과 수
이 설정은 연구 방법이 임의 추출 또는 이 방식인 경우에 적용됩니다.
얼마나 많은 결과(설계 대안)를 생성하시겠습니까?
결과가 많을수록 다양한 대안을 탐색할 수는 있지만 완료하는 데 시간이 더 걸립니다. 결과가 더 적을수록 더 빨리 생성되지만 가능한 대안을 철저히 탐색할 수는 없습니다.
시드
이 설정은 연구 방법이 최적화 또는 임의 추출 또는 이 방식인 경우에 적용됩니다.
시드는 알고리즘의 시작점을 제공하는 값입니다. 동일한 시드를 유지하고 동일한 입력으로 다른 실행을 수행할 경우 동일한 결과를 얻을 수 있습니다. 시드를 변경하면 결과가 달라집니다.
결과를 생성할 때 사용할 시작점(시드)은 몇 개입니까?
자세한 내용은 제너레이티브 디자인 입문서: 유전 알고리즘을 참고하십시오.
일반 알고리즘 정보
제너레이티브 디자인에서는 NSGA-II 최적화 알고리즘(유전 알고리즘 유형)을 사용합니다. 유전 알고리즘은 변이, 교차, 선택 등의 자연모사 작업에 의존하여 최적화 및 검색 문제에 개한 고품질 솔루션을 생성할 수 있습니다. 제너레이티브 디자인 입문서: 유전 알고리즘이란?을 참고하십시오.