CN116910890B - 一种智能化的空间设计优化方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种智能化的空间设计优化方法及系统，涉及数据处理技术领域，测绘确定空间基础信息，结合空间归置阈与空间设计要求，三维空间分割并进行CAD图纸匹配，结合空间设计整合器确定目标设计空间，确定差异化约束要素进行校正，执行局部解离与层级空间爆炸调优，确定空间设计方案，解决了现有技术中存在的当前的设计方式智能度与自动化程度不足，设计周期长且存在一定主观性，导致设计方案的优选度受限，无法最大化保障设计方案的需求适配度的技术问题，基于设计约束，逐层级进行空间设计与调整，结合构建模块进行自动化执行处理，提高智能度与自动化程度，结合用户反馈意见进行校准，转换为层级空间爆炸图进行空间可视化显示。

Description

一种智能化的空间设计优化方法及系统

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种智能化的空间设计优化方法及系统。

背景技术

随着生活质量的提高，人们对于室内环境的要求也在同步提高，基因而对于空间设计的标准，需在满足用户需求的基础上进行空间的合理规划设计，确保提高空间利用形式存在空间创意与美学原理。传统的空间设计方法多结合基本模型，由设计师介入主导来完成空间设计，其智能度与自动化程度不足，设计周期长且存在一定主观性，导致设计方案的优选度受限，无法最大化保障设计方案的需求适配度。

发明内容

本申请提供了一种智能化的空间设计优化方法及系统，用于针对解决现有技术中存在的当前的设计方式智能度与自动化程度不足，设计周期长且存在一定主观性，导致设计方案的优选度受限，无法最大化保障设计方案的需求适配度的技术问题。

鉴于上述问题，本申请提供了一种智能化的空间设计优化方法及系统。

第一方面，本申请提供了一种智能化的空间设计优化方法，所述方法包括：

结合测绘仪，对目标区域进行空间测绘，确定空间基础信息，所述空间基础信息包括空间结构与尺寸分布；

结合空间用途确定空间归置阈，以空间设计要求为约束，于空间规划模块中针对所述空间基础信息进行三维空间分割，获取基于不同分割方式的M个空间分布图，其中，所述空间设计要求包括空间利用率与构件分布位置；

遍历所述M个空间分布图，结合所述构件分布位置，于局域设计模块中逐分布区域进行CAD图纸匹配，获取N组匹配结果，所述局域设计模块中内嵌有模板库；

结合空间设计整合器，对所述N组匹配结果进行空间整合与寻优，确定目标设计空间；

对所述目标设计空间进行终端可视化显示，获取差异化约束要素，所述差异化约束要素基于用户确定；

针对所述差异化约束要素，进行所述目标设计空间的校正，确定优化设计空间；

对所述优化设计空间进行局部解离，获取层级空间爆炸图并进行调优，确定空间设计方案并进行终端导出。

第二方面，本申请提供了一种智能化的空间设计优化系统，所述系统包括：

空间测绘模块，所述空间测绘模块用于结合测绘仪，对目标区域进行空间测绘，确定空间基础信息，所述空间基础信息包括空间结构与尺寸分布；

空间分割模块，所述空间分割模块用于结合空间用途确定空间归置阈，以空间设计要求为约束，于空间规划模块中针对所述空间基础信息进行三维空间分割，获取基于不同分割方式的M个空间分布图，其中，所述空间设计要求包括空间利用率与构件分布位置；

图纸匹配模块，所述图纸匹配模块用于遍历所述M个空间分布图，结合所述构件分布位置，于局域设计模块中逐分布区域进行CAD图纸匹配，获取N组匹配结果，所述局域设计模块中内嵌有模板库；

空间整合寻优模块，所述空间整合寻优模块用于结合空间设计整合器，对所述N组匹配结果进行空间整合与寻优，确定目标设计空间；

要素获取模块，所述要素获取模块用于对所述目标设计空间进行终端可视化显示，获取差异化约束要素，所述差异化约束要素基于用户确定；

空间校正模块，所述空间校正模块用于针对所述差异化约束要素，进行所述目标设计空间的校正，确定优化设计空间；

方案确定模块，所述方案确定模块用于对所述优化设计空间进行局部解离，获取层级空间爆炸图并进行调优，确定空间设计方案并进行终端导出。

本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

本申请实施例提供的一种智能化的空间设计优化方法，结合测绘仪，对目标区域进行空间测绘，确定空间基础信息，结合空间用途确定空间归置阈，以空间设计要求为约束，于空间规划模块中针对所述空间基础信息进行三维空间分割，获取基于不同分割方式的M个空间分布图，进而遍历所述M个空间分布图，于局域设计模块中逐分布区域进行CAD图纸匹配，获取N组匹配结果，结合空间设计整合器进行空间整合与寻优确定目标设计空间，进行终端可视化显示，获取基于用户确定的差异化约束要素，对所述目标设计空间的校正，确定优化设计空间并进行局部解离，获取层级空间爆炸图并调优确定空间设计方案进行终端导出，解决了现有技术中存在的当前的设计方式智能度与自动化程度不足，设计周期长且存在一定主观性，导致设计方案的优选度受限，无法最大化保障设计方案的需求适配度的技术问题，基于设计约束，逐层级进行空间设计与调整，结合构建模块进行自动化执行处理，提高智能度与自动化程度，结合用户反馈意见进行校准，转换为层级空间爆炸图进行空间可视化显示。

附图说明

图1为本申请提供了一种智能化的空间设计优化方法流程示意图；

图2为本申请提供了一种智能化的空间设计优化方法中空间设计流程示意图；

图3为本申请提供了一种智能化的空间设计优化系统结构示意图。

附图标记说明：空间测绘模块11，空间分割模块12，图纸匹配模块13，空间整合寻优模块14，要素获取模块15，空间校正模块16，方案确定模块17。

具体实施方式

本申请通过提供一种智能化的空间设计优化方法及系统，测绘确定空间基础信息，结合空间用途确定空间归置阈，以空间设计要求为约束，三维空间分割获取M个空间分布图，进行CAD图纸匹配，结合空间设计整合器进行空间整合与寻优确定目标设计空间，确定差异化约束要素进行校正，确定优化设计空间并进行局部解离与层级空间爆炸调优，确定空间设计方案，用于解决现有技术中存在的当前的设计方式智能度与自动化程度不足，设计周期长且存在一定主观性，导致设计方案的优选度受限，无法最大化保障设计方案的需求适配度的技术问题。

实施例一

如图1、图2所示，本申请提供了一种智能化的空间设计优化方法，所述方法包括：

S1：结合测绘仪，对目标区域进行空间测绘，确定空间基础信息，所述空间基础信息包括空间结构与尺寸分布；

目前，随着生活质量的提高，人们对于室内环境的要求也在同步提高，基因而对于空间设计的标准，需在满足用户需求的基础上进行空间的合理规划设计，确保提高空间利用形式存在空间创意与美学原理，传统的空间设计方法智能度与自动化程度不足，导致设计方案受限，本申请提供的一种智能化的空间设计优化方法，基于设计约束，逐层级进行空间设计与调整，结合构建模块进行自动化执行处理，提高智能度与自动化程度，结合用户反馈意见进行校准，转换为层级空间爆炸图进行空间可视化显示。

所述目标区域为待执行空间设计的区域，所述测绘仪为进行所述目标区域进行现场实时测量的设备，可自动对边并保障测定空间尺寸的精准度。基于所述测绘仪进行所述目标区域的空间测绘，确定空间结构，例如层级建筑结构、园林分布结构等，并确定所述目标区域的空间范围下的尺寸参数，进行区域化标识，生成所述空间基础信息，所述空间基础信息为进行空间设计的底层依据。

S2：结合空间用途确定空间归置阈，以空间设计要求为约束，于空间规划模块中针对所述空间基础信息进行三维空间分割，获取基于不同分割方式的M个空间分布图，其中，所述空间设计要求包括空间利用率与构件分布位置；

其中，所述结合空间用途确定空间归置阈，本申请S2还包括：

S21：以标准化设计空间为索引进行物联网检索，获取多组空间归置尺寸；

S22：遍历所述多组空间归置尺寸，择取临界空间归置尺寸，所述临界空间归置尺寸包括映射对应的最大空间归置尺寸与最小空间归置尺寸；

S23：基于所述临界空间归置尺寸确定多个空间归置区间，构建所述空间归置阈，所述空间归置阈为以空间归置区间为矩阵行，以空间位置为矩阵列的分布矩阵。

基于所述空间用途，例如工业园区、商用建筑、民居建筑等，确定所述空间归置阈，即根据所述空间用途确定的进行空间自适应规划的局域空间限制。具体的，所述标准化设计空间为与所述空间用途同源且设计合格的已完成公示设计稿，于所述物联网中，对所述标准化设计空间进行检索，对检索结果进行空间尺寸识别，确定各检索结果中的局域分布空间的空间尺寸，作为一组空间归置尺寸，获取对应于各个检索结果的所述多组空间归置尺寸。

进而基于所述多组空间归置尺寸，进行同局域空间位置的分布尺寸的统计，并对统计尺寸由大到小进行正序列化排序，择取首位分布尺寸，作为该局域空间位置可规划的最大空间归置尺寸与最小空间归置尺寸，遍历各个局域空间位置分别进行分布尺寸的统计与排序择取，添加进所述临界空间归置尺寸。

对所述临界空间归置区间与局域空间位置进行映射关联，将所述空间归置区间作为矩阵行，将空间位置作为矩阵列，并进行矩阵项的分布填入，生成分布矩阵，作为所述空间归置阈，所述空间归置阈为进行空间分割的基本依据。

进一步的，确定所述空间设计要求，例如，空间要素、光影要素、陈设要素等为设计约束因素，基于所述空间要素与所述光影要素，确定邻域分区接壤状况、室内光照状况等主体格局分布，例如墙体的布局等，确定所述空间利用率。基于所述室内光照状况，对空间布局进行约束，例如，门、窗户等硬性构件的位置分布等；基于所述陈设要素，对软构件进行设计约束，例如家具陈设等，获取所述构件分布位置。优选的，针对待设计的目标区域，基于空间分布搭建空间坐标系，对墙体布局等主体格局分布；门、窗等硬性构件的分布位置；家具陈设等软构件的分布位置等，于所述空间坐标系下进行坐标分布，同时可基于不同标识信息进行差异化构件坐标的标识，以便后续进行清晰且直观的识别分析。且，构件位置分布存在一定的宽容区间，即位置尺寸等参量的允许调整范围。将所述空间利用率与所述构件分布位置作为所述空间设计要求。

以所述空间归置阈与所述空间设计要求为划分基准，于所述空间归置模块中针对所述空间基础信息进行三维空间分割，所述空间规划模块为进行自适应空间划分的工具。示例性的，结合物联网检索调用样本空间归置阈、样本空间设计要求与样本空间分割数据，上述样本数据为设计合格的公示数据，以所述样本空间归置阈与所述样本空间设计要求为输入识别信息，以所述样本空间分割数据为决策输出信息，进行所述输入识别信息与所述决策输出信息的映射关联，确定训练样本，基于所述训练样本进行神经网络监督训练，生成所述空间固化模块。进一步将所述空间归置阈与所述空间设计要求输入所述空间规划模块中，通过进行匹配识别与决策映射，获取与输入信息相符的可实施性空间分割数据，对其进行归属整合确定基于不同分割方式的M个空间分布图。所述M个空间分布图为一级空间设计结果，以此为基准进行进一步优化分析。

S3：遍历所述M个空间分布图，结合所述构件分布位置，于局域设计模块中逐分布区域进行CAD图纸匹配，获取N组匹配结果，所述局域设计模块中内嵌有模板库；

针对差异化空间用途，结合物联网，遍历各空间用途进行不同设计尺寸的CAD设计模板调用，进行差异化空间用途与多级CAD尺寸设计模板的映射关联，集成作为所述模板库，其中，所述模板库内的所述差异化空间用途与所述多级CAD尺寸设计模板存在一对多的映射关系。基于所述模块库搭建所述局域设计模块。

如下为所述局域设计模块的一种可行性构建方式，其中，所述局域设计模块的模块架构为三层全连接的神经网络结构，包括数据识别层、图纸匹配层与整合输出层。并将所述模板库嵌入所述局域设计模块中的所述图纸匹配层。基于物联网进行大数据采集，获取映射关联的样本空间分布图、样本构件分布位置与样本图纸匹配结果，其中，所述样本空间分布图与所述样本构件分布位置存在空间位置的映射关联性。对所述样本空间分布图、所述样本构件分布位置与所述图纸匹配结果进行对应连接，作为训练数据。基于所述训练数据进行神经网络监督训练，生成构建完成的所述局域设计模块。进一步的，将所述训练数据输入所述局域设计模块中，对所述局域设计模板进行分析精度检验，若输出结果与对应的样本匹配模板的偏差度大于精度阈值允许的偏差范围，对存在输出偏差的样本数据进行筛选与算力重分配，其中，偏差度越大，对应的分配算力越多，再次对所述局域设计模板进行重训练与检验，直至输出准确率满足精度阈值，获取构建完成的所述局域设计模块。

进一步的，以所述构件分布位置作为CAD图纸匹配依据，遍历所述M个空间分布图，依次输入所述局域设计模块中进行匹配决策，确定满足空间分布图的至少一组匹配结果，其中，一组匹配结果包括各个局域空间位置的CAD图纸，且任意一个空间分布图对应多组可行性的匹配结果。具体的，基于所述空间坐标系内的分布坐标，识别带有构件差异化标识的构件空间坐标位置，将其作为匹配依据，遍历所述模板库进行适配性图纸的匹配，完成所述M个空间分布图的图纸匹配，获取所述N组匹配结果，其中，N为大于等于M的正整数，所述N组匹配结果中各构件的位置分布，包括墙体、门、窗、家具陈设等与设计需求相契合。通过搭建所述局域设计模块进行图纸匹配分析，可有效保障设计结果的客观性与准确度，所述N组匹配结果为二级空间设计结果，在此基础上进一步进行细化分析。

S4：结合空间设计整合器，对所述N组匹配结果进行空间整合与寻优，确定目标设计空间；

其中，所述对所述N组匹配结果进行空间整合与寻优，本申请S4还包括：

S41：配置适应度计量函数，表达式为：

；

其中，为任意一组匹配结果的适应度评分，为第项分布空间的单项适应 度，为第项分布空间的权重值，为分布空间项数，为第项分布空间的强约束惩罚 因子；

S42：结合所述适应度计量函数，对所述N组匹配结果进行适应度计算，获取N项适应度评分；

S43：对所述N项适应度评分进行正序列化整合，确定最大适应度评分映射的匹配结果，作为所述目标设计空间。

其中，本申请S41还包括：

S411：获取强约束惩罚因子表达式：；

其中，为设定单项临界适应度，基于第项分布空间的整体相对性进行大 数据同源检索确定；

S412：以分布空间项与单项适应度为轴向，搭建适应度曲线，对任意一组匹配结果进行曲线转换与计量，获取所述强约束惩罚因子。

其中，所述获取所述强约束惩罚因子，本申请S412还包括：

S4121：当时，结合所述N组匹配结果进行可替换性判定；

S4122：若存在至少一项可替换分布空间，择取最大单项适应度对应的分布空间进行替换；

S4123：若不存在可替换分布空间，计算获取所述强约束惩罚因子。

获取所述适应度计量函数，基于所述适应度计量函数搭建所述空间设计整合器， 所述空间设计整合器为辅助进行空间设计寻优的工具。具体的，配置所述适应度计量函数， 用于针对所述N组匹配结果进行择优。所述适应度计量函数表达式为，其中，为任意一组匹配结果的适应度评分，为 第项分布空间的单项适应度，为第项分布空间的权重值，为分布空间项数，为第 项分布空间的强约束惩罚因子，其中，分布空间权重配置基于该项分布空间的整体影响程 度，由本领域技术人员进行自定义设定。其中，所述强约束惩罚因子表达式为：；其中，为设定单项临界适应度，基于第项分布空 间的整体相对性进行大数据同源检索确定，即以第项分布空间基于所述目标区域整体相 对特征为索引，检索调用多个单项适应度数据并求均值，作为。上述参量皆可基于本申 请实施例前期的处理或数据统计进行获取，皆为已知参量。

具体的，进行适应度计量时，需预先确定各项分布空间的强约束惩罚因子。针对任 意一组匹配结果，以分布空间项为横坐标，以单项适应度数据为纵坐标，搭建二维坐标系， 对确定的各项分布空间的单项适应度进行确定，即，并于所述二维坐标系中进行分布， 确定对应的散点图，构成所述适应度曲线。

进一步以所述单项临界适应度为限制，对所述适应度曲线进行点位筛选，针对不 满足所述单项临界适应度的单项适应度对应的单项分布空间，即当时，结合所 述N组匹配结果进行可替换性判定，即若存在可替换性，即可对该组匹配结果中的劣态单项 分布空间进行替换，提高该组匹配结果的整体适应度与优选性。结合所述N组匹配结果，若 所述N组匹配结果中存在至少一项同空间位置的单项分布空间与其相似度较高，对同空间 位置的单项分布空间分别进行适应度计量，取最大适应度对应的单项分布空间对其进行替 换，基于替换后的单项分布空间的适应度进行整体适应度计量，在适应度计量过程中进行 初步寻优，以提高最终的寻优结果的绝对优选性；若不存在可替换的分布空间，表明该组匹 配结果无法再调优，结合所述强约束惩罚因子表达式计算获取该分布空间对应的所述强约 束惩罚因子。

进一步的，于所述空间设计整合器中，基于所述适应度计量函数对输入的各组匹配结果进行整体适应度计算，将计算结果作为适应度评分，获取所述N组匹配结果对应的所述N项适应度评分。进一步对所述N项适应度评分由大到小进行正序列化整合，择取最大适应度评分所映射对应组的匹配结果，将其作为所述目标设计空间，所述目标设计空间为符合所述目标区域的最佳设计方案，所述目标设计空间为三级空间设计结果，进一步对所述目标设计空间进行用户意见校准。

S5：对所述目标设计空间进行终端可视化显示，获取差异化约束要素，所述差异化约束要素基于用户确定；

S6：针对所述差异化约束要素，进行所述目标设计空间的校正，确定优化设计空间；

其中，所述针对所述差异化约束要素，进行所述目标设计空间的校正，本申请S6还包括：

S61：所述差异化约束要素包括表征为映射对应的目标定位点-差异化特征值的多个序列；

S62：基于所述差异化约束要素，确定校准补偿方案，所述校准补偿方案基于构建的特征差异化决策树进行决策确定；

S63：基于所述校准补偿方案，对所述目标设计空间进行校正，获取所述优化设计空间。

所述终端为存在所述目标区域设计需求的目标用户的移动终端，对所述目标设计空间进行终端可视化显示，待用户验收后提供反馈意见，对反馈意见进行转换，即确定反馈意见对应的位置点，作为所述目标定位点；确定反馈意见中各目标定位点的需调整特征及特征偏差尺度，作为所述差异化特征值，例如构件位置于左边偏离一米，并进行所述目标定位点与所述差异化特征值的映射关联，获取表征为目标定位点-差异化特征值的多个序列，将其作为所述差异化约束要素，所述差异化约束要素为基于客户反馈意见的调整信息。

进一步的，针对所述差异化约束要素进行所述校准补偿方案的配置，遍历所述多个序列进行直接调整判定，例如，针对构件位置于左边偏离一米，对其进行反向调整即可作为对应的校准补偿方案；对于无法精准直接进行校准调整的特征，可基于构建的所述特征差异化决策树进行决策确定。针对不同状况配置针对性补偿方式，可在保障方案适配度的基础上同时提高处理效率。

如下为本申请实施例提供的一种可行性构建方式，确定可存性的多个偏差特征要素，检索并调用空间设计案例，进行各偏差特征要素的校准补偿方案的识别提取，作为样本校准补偿方案。进一步的，基于所述多个偏差特征要素，随机提取一项作为一级决策层的决策节点，基于特征要素相关性对所述多个偏差特征要素进行二分类；同理，再次基于所述多个偏差特征要素随机提取一项作为二级决策层的决策节点，对二分类结果再次进行划分，重复上述划分步骤直至完成最大决策层级的构建，对构建的所述一级决策层、二级决策层直至最大决策层进行层级关联，进而基于所述样本校准补偿方案进行层级匹配与标识，获取构建完成的所述特征差异化决策树。

进而针对无法精准直接进行校准调整的序列，结合所述特征差异化决策树进行层级匹配，将匹配节点对应的标识样本校准补偿方案，作为该序列适配的校准补偿方案。基于所述校准补偿方案，针对所述差异化约束要素进行所述目标设计空间的校正，获取所述优化设计空间，在保障所述优化设计空间规划优选性的基础上提高用户满意度。

S7：对所述优化设计空间进行局部解离，获取层级空间爆炸图并进行调优，确定空间设计方案并进行终端导出。

其中，所述对所述优化设计空间进行局部解离，获取层级空间爆炸图并进行调优，本申请S7还包括：

S71：配置层级解离标准，其中，所述层级解离标准包括爆炸视角，一层解离标准为局域空间分布，二层解离标准为局域内结构分布；

S72：配置优化标准表，其中，所述优化标准表包括爆炸比、多维线宽设定与多维图层设定；

S73：基于所述层级解离标准进行所述优化设计空间的局部解离，基于所述优化标准表进行局部解离后的所述层级空间爆炸图的校准，建立层级关联生成所述空间设计方案。

所述优化设计空间为满足用户需求的标准化最优规划结果，为提高所述优化设计空间的可视化清晰度与信息完备性，对所述优化设计空间及进行空间局部解离，基于空间分布爆炸图作为最终的可视化显示。

具体的，对所述爆炸视角进行确定，即可视化爆炸图的展示角度，可自定义进行设定，优选为轴侧视角。并将所述局域空间分布作为所述一层解离标准，即各个局部分布区域的整体解离，例如，不同房间等；将所述局域内结构分布作为所述二级解离标准，例如房间内的构件等的，将所述爆炸视角、所述一层解离标准与所述二层解离标准作为所述层级解离标准。基于所述层级解离标准，以所述优化设计空间为原稿层级，结合所述爆炸视角，基于所述一层解离标准与所述二层解离标准，在原稿层级的基础上进行逐层分解，获取初始化空间分布爆炸图。为提高所述初始化空间分布爆炸图的区别度，提高信息清晰度，对其进一步进行可视化状态调整。

首先，确定爆炸比，即层级爆炸图与映射原图的比例，一般而言，爆炸图与映射原图的比例大于1，具体爆炸比例由本领域技术人员进行自定义设定，基于所述一层解离标准下，对原稿层级的初始化空间分布爆炸图的尺寸大于原图，二层解离标准下，其爆炸尺寸大于一层解离标准的爆炸图。同时，设定多维线宽，即不同维度下的线宽不同，例如，轮廓、描边、引导线的线宽设定不同；设定多维图层，例如颜色图层，针对不同分布空间的爆炸图基于差异化颜色进行填充，设定文字图层进行解析说明等，将所述爆炸比、所述多维线宽设定与所述多维图层设定作为所述优化标准表。以所述优化标准表为基准，对所述初始化空间分布爆炸图进行显示调优，并建立层级爆炸关联，确定空间分布爆炸图，作为所述空间设计方案。

本申请提供的一种智能化的空间设计优化方法，具有如下技术效果：

1、基于设计约束，逐层级进行空间设计与调整，结合构建模块进行自动化执行处理，结合用户反馈意见进行校准，转换为层级空间爆炸图进行空间可视化显示，提高智能度与自动化程度，并保障规划结果优选度。

2、以三维空间分割、CAD图纸匹配与空间整合寻优为基准，逐层进行规划处理，并配置适配的功能性处理模块进行操作，配置函数进行方案适应度寻优，保障执行结果的准确度与客观性，提高空间设计效率，以用户反馈意见为基准进行设计结果的校准，在保障方案优选度的基础上，提高用户的满意度。

3、将设计方案转换为层级空间爆炸图的形式，可提高方案图示的信息完备性与内容清晰度。

实施例二

基于与前述实施例中一种智能化的空间设计优化方法相同的发明构思，如图3所示，本申请提供了一种智能化的空间设计优化系统，所述系统包括：

空间测绘模块11，所述空间测绘模块11用于结合测绘仪，对目标区域进行空间测绘，确定空间基础信息，所述空间基础信息包括空间结构与尺寸分布；

空间分割模块12，所述空间分割模块12用于结合空间用途确定空间归置阈，以空间设计要求为约束，于空间规划模块中针对所述空间基础信息进行三维空间分割，获取基于不同分割方式的M个空间分布图，其中，所述空间设计要求包括空间利用率与构件分布位置；

图纸匹配模块13，所述图纸匹配模块13用于遍历所述M个空间分布图，结合所述构件分布位置，于局域设计模块中逐分布区域进行CAD图纸匹配，获取N组匹配结果，所述局域设计模块中内嵌有模板库；

空间整合寻优模块14，所述空间整合寻优模块14用于结合空间设计整合器，对所述N组匹配结果进行空间整合与寻优，确定目标设计空间；

要素获取模块15，所述要素获取模块15用于对所述目标设计空间进行终端可视化显示，获取差异化约束要素，所述差异化约束要素基于用户确定；

空间校正模块16，所述空间校正模块16用于针对所述差异化约束要素，进行所述目标设计空间的校正，确定优化设计空间；

方案确定模块17，所述方案确定模块17用于对所述优化设计空间进行局部解离，获取层级空间爆炸图并进行调优，确定空间设计方案并进行终端导出。

进一步而言，所述空间分割模块12还包括：

空间归置尺寸获取模块，所述空间归置尺寸获取模块用于以标准化设计空间为索引进行物联网检索，获取多组空间归置尺寸；

临界空间归置尺寸获取模块，所述临界空间归置尺寸获取模块用于遍历所述多组空间归置尺寸，择取临界空间归置尺寸，所述临界空间归置尺寸包括映射对应的最大空间归置尺寸与最小空间归置尺寸；

空间归置阈构建模块，所述空间归置阈构建模块用于基于所述临界空间归置尺寸确定多个空间归置区间，构建所述空间归置阈，所述空间归置阈为以空间归置区间为矩阵行，以空间位置为矩阵列的分布矩阵。

进一步而言，所述空间整合寻优模块14还包括：

函数配置模块，所述函数配置模块用于配置适应度计量函数，表达式为：

；

其中，为任意一组匹配结果的适应度评分，为第项分布空间的单项适应 度，为第项分布空间的权重值，为分布空间项数，为第项分布空间的强约束惩罚 因子；

适应度评分获取模块，所述适应度评分获取模块用于结合所述适应度计量函数，对所述N组匹配结果进行适应度计算，获取N项适应度评分；

目标设计空间确定模块，所述目标设计空间确定模块用于对所述N项适应度评分进行正序列化整合，确定最大适应度评分映射的匹配结果，作为所述目标设计空间。

进一步而言，所述函数配置模块还包括：

表达式获取模块，所述表达式获取模块用于获取强约束惩罚因子表达式：；

其中，为设定单项临界适应度，基于第项分布空间的整体相对性进行大 数据同源检索确定；

强约束惩罚因子获取模块，所述强约束惩罚因子获取模块用于以分布空间项与单项适应度为轴向，搭建适应度曲线，对任意一组匹配结果进行曲线转换与计量，获取所述强约束惩罚因子。

进一步而言，所述强约束惩罚因子获取模块还包括：

可替换性判定模块，所述可替换性判定模块用于当时，结合所述N组匹 配结果进行可替换性判定；

分布空间替换模块，所述分布空间替换模块用于若存在至少一项可替换分布空间，择取最大单项适应度对应的分布空间进行替换；

强约束惩罚因子计算模块，所述强约束惩罚因子计算模块用于若不存在可替换分布空间，计算获取所述强约束惩罚因子。

进一步而言，所述方案确定模块17还包括：

层级解离标准配置模块，所述层级解离标准配置模块用于配置层级解离标准，其中，所述层级解离标准包括爆炸视角，一层解离标准为局域空间分布，二层解离标准为局域内结构分布；

优化标准表配置模块，所述优化标准表配置模块用于配置优化标准表，其中，所述优化标准表包括爆炸比、多维线宽设定与多维图层设定；

空间设计方案生成模块，所述空间设计方案生成模块用于基于所述层级解离标准进行所述优化设计空间的局部解离，基于所述优化标准表进行局部解离后的所述层级空间爆炸图的校准，建立层级关联生成所述空间设计方案。

进一步而言，所述空间校正模块16还包括：

要素解析模块，所述要素解析模块用于所述差异化约束要素包括表征为映射对应的目标定位点-差异化特征值的多个序列；

校准补偿方案确定模块，所述校准补偿方案确定模块用于基于所述差异化约束要素，确定校准补偿方案，所述校准补偿方案基于构建的特征差异化决策树进行决策确定；

优化设计空间获取模块，所述优化设计空间获取模块用于基于所述校准补偿方案，对所述目标设计空间进行校正，获取所述优化设计空间。

本说明书通过前述对一种智能化的空间设计优化方法的详细描述，本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中一种智能化的空间设计优化方法及系统，对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (6)

1.一种智能化的空间设计优化方法，其特征在于，所述方法包括：

结合测绘仪，对目标区域进行空间测绘，确定空间基础信息，所述空间基础信息包括空间结构与尺寸分布；

结合空间用途确定空间归置阈，以空间设计要求为约束，于空间规划模块中针对所述空间基础信息进行三维空间分割，获取基于不同分割方式的M个空间分布图，其中，所述空间设计要求包括空间利用率与构件分布位置；

遍历所述M个空间分布图，结合所述构件分布位置，于局域设计模块中逐分布区域进行CAD图纸匹配，获取N组匹配结果，所述局域设计模块中内嵌有模板库；

结合空间设计整合器，对所述N组匹配结果进行空间整合与寻优，确定目标设计空间；

对所述目标设计空间进行终端可视化显示，获取差异化约束要素，所述差异化约束要素基于用户确定；

针对所述差异化约束要素，进行所述目标设计空间的校正，确定优化设计空间；

对所述优化设计空间进行局部解离，获取层级空间爆炸图并进行调优，确定空间设计方案并进行终端导出；

其中，所述结合空间用途确定空间归置阈，包括：

以标准化设计空间为索引进行物联网检索，获取多组空间归置尺寸；

遍历所述多组空间归置尺寸，择取临界空间归置尺寸，所述临界空间归置尺寸包括映射对应的最大空间归置尺寸与最小空间归置尺寸；

基于所述临界空间归置尺寸确定多个空间归置区间，构建所述空间归置阈，所述空间归置阈为以空间归置区间为矩阵行，以空间位置为矩阵列的分布矩阵；

其中，所述针对所述差异化约束要素，进行所述目标设计空间的校正，包括：

所述差异化约束要素包括表征为映射对应的目标定位点-差异化特征值的多个序列；

基于所述差异化约束要素，确定校准补偿方案，所述校准补偿方案基于构建的特征差异化决策树进行决策确定；

基于所述校准补偿方案，对所述目标设计空间进行校正，获取所述优化设计空间。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述N组匹配结果进行空间整合与寻优，所述方法还包括：

配置适应度计量函数，表达式为：

；

其中，为任意一组匹配结果的适应度评分，/>为第/>项分布空间的单项适应度，为第/>项分布空间的权重值，/>为分布空间项数，/>为第/>项分布空间的强约束惩罚因子；

结合所述适应度计量函数，对所述N组匹配结果进行适应度计算，获取N项适应度评分；

对所述N项适应度评分进行正序列化整合，确定最大适应度评分映射的匹配结果，作为所述目标设计空间。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取强约束惩罚因子表达式：；

其中，为设定单项临界适应度，/>基于第/>项分布空间的整体相对性进行大数据同源检索确定；

以分布空间项与单项适应度为轴向，搭建适应度曲线，对任意一组匹配结果进行曲线转换与计量，获取所述强约束惩罚因子。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取所述强约束惩罚因子，所述方法包括：

当时，结合所述N组匹配结果进行可替换性判定；

若存在至少一项可替换分布空间，择取最大单项适应度对应的分布空间进行替换；

若不存在可替换分布空间，计算获取所述强约束惩罚因子。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述优化设计空间进行局部解离，获取层级空间爆炸图并进行调优，所述方法包括：

配置层级解离标准，其中，所述层级解离标准包括爆炸视角，一层解离标准为局域空间分布，二层解离标准为局域内结构分布；

配置优化标准表，其中，所述优化标准表包括爆炸比、多维线宽设定与多维图层设定；

基于所述层级解离标准进行所述优化设计空间的局部解离，基于所述优化标准表进行局部解离后的所述层级空间爆炸图的校准，建立层级关联生成所述空间设计方案。

6.一种智能化的空间设计优化系统，其特征在于，所述系统包括：

空间测绘模块，所述空间测绘模块用于结合测绘仪，对目标区域进行空间测绘，确定空间基础信息，所述空间基础信息包括空间结构与尺寸分布；

空间分割模块，所述空间分割模块用于结合空间用途确定空间归置阈，以空间设计要求为约束，于空间规划模块中针对所述空间基础信息进行三维空间分割，获取基于不同分割方式的M个空间分布图，其中，所述空间设计要求包括空间利用率与构件分布位置；

图纸匹配模块，所述图纸匹配模块用于遍历所述M个空间分布图，结合所述构件分布位置，于局域设计模块中逐分布区域进行CAD图纸匹配，获取N组匹配结果，所述局域设计模块中内嵌有模板库；

空间整合寻优模块，所述空间整合寻优模块用于结合空间设计整合器，对所述N组匹配结果进行空间整合与寻优，确定目标设计空间；

要素获取模块，所述要素获取模块用于对所述目标设计空间进行终端可视化显示，获取差异化约束要素，所述差异化约束要素基于用户确定；

空间校正模块，所述空间校正模块用于针对所述差异化约束要素，进行所述目标设计空间的校正，确定优化设计空间；

方案确定模块，所述方案确定模块用于对所述优化设计空间进行局部解离，获取层级空间爆炸图并进行调优，确定空间设计方案并进行终端导出；

所述空间分割模块还包括：

空间归置尺寸获取模块，所述空间归置尺寸获取模块用于以标准化设计空间为索引进行物联网检索，获取多组空间归置尺寸；

临界空间归置尺寸获取模块，所述临界空间归置尺寸获取模块用于遍历所述多组空间归置尺寸，择取临界空间归置尺寸，所述临界空间归置尺寸包括映射对应的最大空间归置尺寸与最小空间归置尺寸；

空间归置阈构建模块，所述空间归置阈构建模块用于基于所述临界空间归置尺寸确定多个空间归置区间，构建所述空间归置阈，所述空间归置阈为以空间归置区间为矩阵行，以空间位置为矩阵列的分布矩阵；

所述空间校正模块还包括：

要素解析模块，所述要素解析模块用于所述差异化约束要素包括表征为映射对应的目标定位点-差异化特征值的多个序列；

校准补偿方案确定模块，所述校准补偿方案确定模块用于基于所述差异化约束要素，确定校准补偿方案，所述校准补偿方案基于构建的特征差异化决策树进行决策确定；

优化设计空间获取模块，所述优化设计空间获取模块用于基于所述校准补偿方案，对所述目标设计空间进行校正，获取所述优化设计空间。