[R&D] IA & Architecture : Optimisation sous contraintes

[R&D] IA & Architecture : Optimisation sous contraintes

Claire Duclos, chercheuse au sein du LAB AS Explore chez architecturestudio et François Guéna (MAP-MAAC) explorent l’intégration des contraintes dans l’optimisation multicritère architecturale.

Résumé :

L’article présente la méthode des fonctions de réparation, combinant algorithmes génétiques et techniques génératives (automates cellulaires, modélisation à base d’agents). Quatre études de cas réels (urbanisme, façades, protection solaire) illustrent son efficacité pour résoudre des problèmes contraints.

Points clés :

– Solveur Urchin (Grasshopper, NSGA-II) pour l’optimisation.

– Application aux contraintes environnementales, géométriques et esthétiques.

– Analyse des taux de remplacement dans des contextes complexes.

Présenté à EduBIM 2024, cet article témoigne de notre engagement en innovation architecturale.

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