MEModern Engineering2996-69732996-6981Art and Design10.61369/ME.2024080031Article基于强化学习和经验规则的剪力墙智能布置方法https://artdesignp.com/journal/ME/1/8/10.61369/ME.2024080031王柳茜,杨彬2024182024-10-20传统的高层剪力墙结构设计过程中，存在设计效率低，设计周期长，较为依赖工程师主观经验等问题。提出一种融合强化学习与结构设计经验规则的剪力墙智能布置方法。该方法通过读取建筑布置方案构建强化学习模型，将结构设计经验规则嵌入奖励机制，实现剪力墙拓扑形态生成与墙体长度优化。通过实际工程算例验证表明，所提出的高层剪力墙智能布置方法可行，生成方案与工程师设计相似度较高，且设计效率较传统方法显著提升，为高层剪力墙结构智能设计提供了有效技术路径。高层剪力墙结构,智能布置,强化学习,经验规则

[1]Zhou X, Wang L, Liu J, et al. Automated structural design of shear wall structures based on modified genetic algorithm and prior knowledge[J]. Automation in Construction, 2022, 139:104318. [2]Lou H, Gao B, Jin F, et al. Shear wall layout optimization strategy for high-rise buildings based on conceptual design and data-driven tabu search[J]. Computers & Structures, 2021, 250: 106546. [3]PIZARRO P N, MASSONE L M, ROJAS F R, et al. Use of convolutional networks in the conceptual structural design of shear wall buildings layout[J]. Engineering Structures, 2021, 239: 112311 [4]Lu X, Liao W, Zhang Y, et al. Intelligent structural design of shear wall residence using physics-enhanced generative adversarial networks[J]. Earthquake Engineering & Structural Dynamics, 2022, 51(7): 1657-1676. [5]程国忠,周绪红, 刘界鹏, 等. 基于深度强化学习的高层剪力墙结构智能设计方法[J]. 建筑结构学报, 2022, 43(9): 84-91. [6]高层建筑混凝土结构技术规程: JGJ 3-2010[S]. 北京: 中国建筑工 业出版社. [7]2010龙湖地产集团总部.龙湖地产结构设计限额控制指标[R].2014. [8]刘元鑫,廖文杰,林元庆,解琳琳,陆新征. 数据特征对剪力墙结构生成式智能设计的影响[J]. 清华大学学报(自然科学版),2023,(12):2005-2018.