适用于在有约束的二维区域中叠加变量标量分布的算法

计算科学 算法 参考请求
2021-12-20 11:32:44

我正在尝试以满足多个约束的方式将多个光源放置在 2D 平面上。2D 标量分布是每个光源的辐照度分布,它是 3D 位置矢量和 2 个方向角的函数。

我希望将灯光设置为尽可能满足某些约束(某个区域的最大均匀性,某个区域的最小眩光)。

据我所知,这不是一个正统的包装问题,因为照明区域的形状可以通过改变每个光源的位置和方向而发生显着变化。此外,可能需要叠加辐照度分布以获得最佳解决方案。

我想出的唯一解决方案是天真地最小化由我的约束组成的成本函数(使用梯度下降方法,模拟退火)。但是可能有一种更有效的方法来解决这样的问题。

SCICOMP 是否知道解决此问题的更有效策略?或者处理类似问题的应用数学/计算机科学领域,以便我可以做进一步的研究?

1个回答

最速下降或其他“简单”方法不会收敛到最优解,因为问题不是凸的。这很容易看出:如果你交换两盏灯,你会得到相同的辐射。换句话说,如果你找到了一个最佳的,你可以通过交换灯找到许多其他的。这表明,如果您真的关心找到最佳排列,而不仅仅是局部最优,您需要一种允许全局优化的算法。当然,全局优化器也比最速下降法等局部优化器昂贵得多。

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