基于人工智能的BIM疏散设计自动化方法

针对目前建筑信息模型(BIM)消防疏散路径人工绘制的耗时问题,从提高设计效率出发,提出 了一种基于深度 Q 学习(DQN)与 A*结合的混合算法,并以此开发了一种基于该算法的 BIM 疏散自动设计工具。 首先,房间疏散路径使用 A*算法进行绘制;然后使用改进的 DQN 算法确定楼层疏散中疏散门至安全出口的路 径再以 A*算法绘制。在 DQN 算法的基础上重新设计了奖励矩阵赋值及增加了奖励矩阵验证机制提高了绘制正 确性;最后,使用以该算法为基础的疏散设计自动化工具对实际项目进行了实验。结果表明,该算法不仅能正 确绘制路线并且比手工绘制效率提高 2~3 倍。通过服务器部署及硬件的升级为该算法效率进一步提升提供了可 能。目前基于该算法的自动设计工具已在同济设计院上海建筑数字中心的多项实际项目中使用。