CN120162847A - 一种基于拓扑优化的个性化设计智能交互方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于拓扑优化的个性化设计智能交互方法，包括S1、构建基于多模态数据采集的用户行为监测系统，生成包含时序特征的高维数据集；S2、基于自适应深度神经网络模型，对用户个性化需求进行动态预测与分层建模；S3、通过动态拓扑重构算法实时生成设计参数的最优解；S4、通过强化学习机制，迭代更新设计方案生成规则；S5、构建神经网络支持的多目标设计空间探索与优化框架，快速筛选并优化设计参数；S6、通过多维数据映射与参数化调控手段，实现设计方案的动态更新与局部优化；S7、建立数据驱动的持续学习与进化机制，不断优化用户需求预测模型和设计优化算法。本发明具备动态适应性强、智能化水平高以及个性化满足精度高的优点。

Description

一种基于拓扑优化的个性化设计智能交互方法

技术领域

本发明涉及智能交互技术领域，尤其涉及一种基于拓扑优化的个性化设计智能交互方法。

背景技术

随着智能化技术的快速发展，个性化设计已成为众多领域的重要需求，尤其是在用户体验、产品定制和智能交互系统中。然而，现有的个性化设计方法往往难以有效应对复杂多变的用户需求和动态的设计优化场景，导致设计过程效率低下，且无法准确满足用户的个性化需求。

在现有技术中，传统的个性化设计方法主要依赖于静态规则或预定义模板，结合有限的用户行为数据进行优化。这些方法在动态性和适应性方面存在显著不足，具体表现为以下几个问题：

1.缺乏动态适应能力：传统个性化设计方法通常采用预定义的设计模板或固定的优化规则，无法根据用户需求的实时变化进行动态调整，难以满足复杂、多样的个性化需求。

2.缺乏智能交互机制：现有设计系统大多依赖用户手动输入或单一数据源，缺乏基于多模态交互数据的智能反馈机制，难以准确捕捉用户的隐性需求和行为特征，导致设计调整不够精确。

3.设计优化效率低：在设计优化过程中，现有方法往往依赖于单目标或静态优化算法，无法对高维复杂设计空间进行全面的探索和快速优化，导致设计生成效率低下且精度不足。

4.难以实现持续学习与优化：传统方法通常未充分利用用户历史交互数据和设计优化记录，缺乏持续学习机制，无法根据新用户行为和历史数据动态优化用户需求预测模型和设计优化算法，限制了系统的自适应能力和进化能力。

因此，如何提供一种基于拓扑优化的个性化设计智能交互方法是本领域技术人员亟需解决的问题。

发明内容

本发明的一个目的在于提出一种基于拓扑优化的个性化设计智能交互方法，本发明充分结合拓扑优化、深度学习、多模态交互与持续学习技术，详细描述了动态个性化设计调整、用户需求预测、多目标优化和智能反馈机制的实现方法，具备动态适应性强、优化效率高、智能化水平高以及个性化满足精度高的优点。

根据本发明实施例的一种基于拓扑优化的个性化设计智能交互方法，包括如下步骤：

S1、构建基于多模态数据采集的用户行为监测系统，实时获取用户在交互过程中的操作轨迹、偏好特征及多源反馈信息，生成包含时序特征的高维数据集；

S2、基于自适应深度神经网络模型，通过整合用户行为特征与上下文语义信息，对用户个性化需求进行动态预测与分层建模；

S3、采用拓扑优化驱动的个性化设计调整模块，将用户需求预测结果转化为多目标优化问题，通过动态拓扑重构算法实时生成设计参数的最优解；

S4、通过强化学习机制，基于用户的实时操作与交互行为设计智能反馈算法，迭代更新设计方案生成规则；

S5、构建神经网络支持的多目标设计空间探索与优化框架，通过高维非线性求解与并行计算策略，快速筛选并优化设计参数；

S6、采用基于动态可视化与多模态交互技术，构建实时设计方案呈现与交互界面，通过多维数据映射与参数化调控手段，实现设计方案的动态更新与局部优化；

S7、建立数据驱动的持续学习与进化机制，通过整合新用户交互数据及历史设计优化信息，不断优化用户需求预测模型和设计优化算法。

可选的，所述S1具体包括：

S11、基于多模态感知设备，采集用户操作行为数据，结合交互上下文信息生成动态数据集，包括操作轨迹T_op＝{t_i|＝1,2,…,n}、生物特征信号B_sig＝{b_j|＝1,2,…,m}和环境参数E_ctx＝{e_k|＝1,2,…,l}；

S12、构建模态融合算法，以动态权重分配机制多模态数据进行归一化和特征对齐，形成融合特征矩阵C_fusion＝[c_ijk]，其中c_ijk表示第i个轨迹维度与第j个生物信号在第k个时间步的归一化值；

S13、基于自适应时间序列模型，提取用户行为的动态特征向量F_time＝[f_m1,f_m2,…,f_mp]，其中f_mp表示时间维度p下的用户行为模式权重；

S14、构建用户偏好特征聚类模型，通过递归分层聚类分析提取用户偏好特征P_user＝[p_a1,p_a2,…,p_aq]，其中p_aq表示用户在类别q下的偏好特征向量；

S15、设计多源反馈感知模块，实时采集用户对当前设计方案的交互反馈，生成反馈矩阵R_feedback＝[r_st]，其中r_st表示反馈类别s在时间步t下的权重值；

S16、将行为特征向量F_time、偏好特征P_user和反馈矩阵R_feedback融合，通过高维特征交互模型生成动态特征集D_combined＝[d_uvw]，其中d_uvw表示行为维度u、偏好维度v和反馈类别w的综合权重值；

S17、基于稀疏优化与深度特征提取算法对D_combined进行降维处理，生成用户行为优化特征向量V_optimized＝[v_z1,v_z2,…,v_zn]，其中v_zn表示第n个关键特征。

可选的，所述S2具体包括：

S21、构建基于自适应参数调控的深度神经网络模型M_adaptive，模型结构包含多层非线性激活单元、递归增强模块和上下文特征加权单元，通过动态优化策略实时更新模型权重W_m和偏置B_m；

S22、将用户行为优化特征向量Q_behavior＝[q₁,q₂,…,q_u]和上下文语义特征矩阵U_context＝[u_ij]输入至M_adaptive，其中q_u表示行为特征维度u的权重，u_ij为上下文类别i在语义维度j上的加权值；

S23、通过特征交叉融合模块，将Q_behavior和U_context进行联合嵌入，生成高维联合特征表示矩阵：

Z_joint＝[z_kl]；

z_kl＝g(q_k,u_il)；

其中，g为特征融合函数，表示行为与语义特征间的交互关系；

S24、根据需求分层预测单元，基于Z_joint通过多通道特征提取生成需求向量：

D_predict＝[d₁,d₂,…,d_p]；

其中，d_p＝h(W_d·z_kl+B_d)，W_d和B_d分别表示预测层权重和偏置，h为非线性激活函数；

S25、在时间步递归分析模块，基于用户历史行为序列矩阵H_history＝[h_mn]和当前上下文特征矩阵U_context，通过递归神经网络构建时间步预测模型，生成时间步t下的动态需求分布T_dynamic＝[t₁,t₂,…,t_v]，其中t_v＝k(h_mn,u_ij,W_t)，k为递归关系映射函数；

S26、构建优化目标函数：

其中，Φ表示模型参数集合，λ_i和μ_i分别为需求权重和时间相关性系数，通过自适应梯度优化算法进行求解；

S27、生成需求预测结果矩阵P_output＝[p_xy]，其中p_xy表示需求类别x在时间步y的预测值，结合动态更新机制对矩阵进行优化迭代，并输出至拓扑优化模块作为设计参数的动态调整依据。

可选的，所述S3具体包括：

S31、基于用户需求预测结果矩阵P_output＝[p_ab]，构建多目标优化模型，定义目标函数集合F_opt＝{f₁(Y),f₂(Y),…,f_u(Y)}，其中f_i(Y)表示设计参数集合Y＝{y₁,y₂,…,y_v}在目标维度i下的优化性能，同时设置约束条件集合G_constraints＝{g₁(Y),g₂(Y),…,g_w(Y)}，限制设计空间的搜索范围；

S32、利用非均匀拓扑网格生成方法，将设计参数集合Y离散化为多尺度网格结构M_topo＝[m_ij]，其中m_ij表示第i,j网格单元的状态变量，采用动态拓扑变量φ_ij表示网格单元m_ij的权重分布，构建网格优化函数：

其中，β_k为目标函数f_k的优先权重，δC(φ_ij)为网格复杂度正则化项，采用非线性约束函数动态优化φ_ij；

S33、设计灵敏度分析模块，基于高阶偏导计算拓扑状态对优化目标的敏感性，定义灵敏度矩阵S_topo＝[s_pq]，其中通过动态调整策略优化灵敏度矩阵S_topo并增强优化模型的全局搜索能力；

S34、采用分布式计算框架结合动态拓扑重构算法对M_topo进行迭代优化，生成优化结果矩阵R_opt＝[r_ij]，其中r_ij表示多目标优化后的网格单元最终状态；

S35、通过网格到设计参数的逆映射关系，将拓扑优化结果矩阵R_opt映射到设计参数集合，生成最终优化设计参数集合作为个性化设计方案的输出。

可选的，所述S4具体包括：

S41、构建基于多源交互数据的深度强化学习模型F_RL，包含状态空间Z_state＝{z₁,z₂,…,z_m}、动作空间K_action＝{k₁,k₂,…,k_n}和奖励函数V_reward(z,k)，其中状态z_i表示用户实时交互特征，动作k_j表示系统调整的优化策略；

S42、基于用户交互行为构建状态转移概率模型，状态转移关系为P_change(z_t+1|,k_t)，并通过策略网络σ_ω(k|z)输出在状态z_t下的最优动作以动态调整设计参数；

S43、设计多层复合奖励函数：

V_reward(z_t,k_t)＝κ₁·L_efficiency+κ₂·L_precision-κ₃·R_overhead-κ₄·D_latency；

其中，L_efficiency表示交互操作的优化效率，L_precision表示用户反馈的精确度提升，R_overhead表示资源消耗成本，D_latency表示响应延迟，κ₁,κ₂,κ₃,κ₄为奖励权重系数；

S44、通过基于深度强化学习的双策略网络结构，分别定义评价网络Q_eval(z,k)和目标网络Q_target(z,k)，采用递归时间差分更新策略参数ω：

其中，ν为学习率，ρ为折扣因子，k^′为在下一状态下的最优动作；

S45、将优化后的策略网络应用于设计方案的动态生成规则，结合实时更新的状态集合Z_state和动作集合K_action调整设计参数空间，输出符合用户实时需求的个性化设计方案。

可选的，所述S5具体包括：

S51、构建基于多目标非线性表达的设计空间探索模型T_explore，定义设计参数集合Ω_params＝{ω₁,…,ω_m}、目标函数集合Λ_objectives＝{λ₁(Ω),…,λ_p(Ω)}和约束集合Γ_constraints＝{γ₁(Ω),…,γ_q(Ω)}，其中λ_i(Ω)表示参数集合在维度i下的优化目标；

S52、基于深层神经网络构建高维非线性目标预测模型N_optimize，输入为设计参数集合Ω_params，输出为预测目标值集合通过优化网络权重集合Θ_optimize最小化预测损失函数：

其中，λ_i(Ω)表示真实目标值；

S53、采用基于动态Pareto前沿的多目标优化算法，定义Pareto边界解集Δ_Pareto＝{δ₁,δ₂,…,δ_r}，其中δ_k表示非劣解：

其中，O_{multi_goal}为多目标优化函数，ζ_i表示目标权重，根据动态更新策略对解集进行优化；

S54、采用分布式并行优化策略对设计参数集合Ω_params进行分区，划分为计算子集P_k＝{ω_k1,ω_k2,…,ω_kn}，在多线程环境中并行计算目标函数值及Pareto边界条件，聚合结果生成优化解集；

S55、基于Pareto解集Δ_Pareto的全局更新，生成优化后的设计参数集合将其作为个性化设计方案的输出。

可选的，所述S6具体包括：

S61、构建多模态交互数据采集与融合模块Q_interaction，采集用户操作行为集合U_action＝{u₁,u₂,…,u_s}、实时反馈集合V_feedback＝{v₁,v₂,…,v_t}和环境参数集合W_context＝{w₁,w₂,…,w_r}，融合生成动态数据流Q_dynamic＝{U_action,V_feedback,W_context}；

S62、设计基于动态多维数据映射的实时可视化引擎R_visualize，定义映射函数集合Ψ_map＝{ψ₁(Q),ψ₂(Q),…,ψ_h(Q)}，其中ψ_k(Q)表示从交互数据Q_dynamic到可视化维度R_view的动态映射关系，实时生成多维可视化方案集合R_design＝{ρ₁,ρ₂,…,ρ_h}；

S63、通过参数化调控模块P_adaptive，动态调整设计参数集合Θ_parameters＝{θ₁,θ₂,…,θ_z}，构建局部优化目标函数：

其中，τ_j为优化权重系数，H(θ_j,Q_dynamic)表示参数θ_j与动态数据Q_dynamic的非线性关系；

S64、利用用户的局部优化需求集合K_local＝{k₁,k₂,…,k_l}，建立需求与参数的映射矩阵Φ_adjust＝{φ_ij|＝G(k_i,θ_j)}，其中υ_ij表示需求k_i对参数θ_j的影响值，G为动态映射函数，通过矩阵Φ_adjust对设计参数进行局部更新，生成优化后的参数集合

S65、通过实时可视化引擎R_visualize将优化后的设计方案Θ_optimal呈现至用户交互界面I_interactive，提供动态调整接口，支持用户基于局部参数的实时输入进行二次个性化优化。

可选的，所述S7具体包括：

S71、构建基于数据融合的持续学习模块L_fusion，定义用户实时交互数据集合Ξ_realtime＝{ξ₁,ξ₂,…,ξ_a}和历史优化记录集合Θ_history＝{θ₁,θ₂,…,θ_b}，融合生成学习数据集Π_training＝{Ξ_realtime,Θ_history}，用于模型动态更新；

S72、设计基于深层递归网络的用户需求预测模型U_predict，输入为学习数据集Π_training，输出为用户需求预测结果集合Λ_output＝{λ₁,λ₂,…,λ_c}，通过优化模型参数集合Γ_weights最小化预测误差函数：

其中，λ_i为实际需求值，为模型预测值；

S73、采用动态增量学习机制对数据集Π_training进行持续扩展，基于多步长梯度下降方法调整需求预测模型参数集合Γ_weights：

其中，η为学习速率，t为更新步数；

S74、构建基于遗传算法的设计优化进化模块G_optimize，定义优化参数集合Δ_parameters＝{δ₁,δ₂,…,δ_d}和目标函数集合Φ_targets＝{υ₁,υ₂,…,υ_e}，优化目标函数为：

其中，ζ_j为目标权重，T(δ_j,Π_training)表示优化参数对综合数据集的适应度；

S75、基于优化后的用户需求预测模型和设计优化参数集合动态调整个性化设计生成规则，将优化结果实时应用于设计方案输出模块，实现自适应进化与持续优化。

本发明的有益效果是：

(1)本发明通过结合拓扑优化、深度学习、自适应神经网络和多模态交互技术，能够实时捕捉用户行为和需求变化，将需求动态转化为多目标优化问题并通过拓扑重构算法生成最优设计参数，解决了传统方法在动态适应性和个性化满足方面的不足，有效提升了设计优化的精度和效率。

(2)本发明通过智能反馈机制和强化学习算法，基于用户实时交互数据动态调整设计方案生成规则，使设计过程更加智能化和人性化，同时支持多模态交互和动态局部优化，克服了传统系统中缺乏智能交互机制的问题，显著提高了用户体验的满意度和参与度。

(3)本发明利用基于遗传算法的设计进化模块和持续学习机制，整合新用户数据和历史设计优化记录，不断优化用户需求预测模型和设计优化算法，具有高度的自适应性和进化能力，不仅减少了对人工干预的依赖，还使系统能够不断学习和适应复杂多变的个性化需求，实现了设计系统的长期优化与智能升级。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1为本发明提出的一种基于拓扑优化的个性化设计智能交互方法的整体框架图。

具体实施方式

现在结合附图对本发明作进一步详细的说明。这些附图均为简化的示意图，仅以示意方式说明本发明的基本结构，因此其仅显示与本发明有关的构成。

参考图1，一种基于拓扑优化的个性化设计智能交互方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、构建基于多模态数据采集的用户行为监测系统，实时获取用户在交互过程中的操作轨迹、偏好特征及多源反馈信息，生成包含时序特征的高维数据集；

本实施方式中，S1具体包括：

S11、基于多模态感知设备，采集用户操作行为数据，结合交互上下文信息生成动态数据集，包括操作轨迹T_op＝{t_i|＝1,2,…,n}、生物特征信号B_sig＝{b_j|＝1,2,…,m}和环境参数E_ctx＝{e_k|＝1,2,…,l}；

S12、构建模态融合算法，以动态权重分配机制多模态数据进行归一化和特征对齐，形成融合特征矩阵C_fusion＝[c_ijk]，其中c_ijk表示第i个轨迹维度与第j个生物信号在第k个时间步的归一化值；

S13、基于自适应时间序列模型，提取用户行为的动态特征向量F_time＝[f_m1,f_m2,…,f_mp]，其中f_mp表示时间维度p下的用户行为模式权重；

S14、构建用户偏好特征聚类模型，通过递归分层聚类分析提取用户偏好特征P_user＝[p_a1,p_a2,…,p_aq]，其中p_aq表示用户在类别q下的偏好特征向量；

S15、设计多源反馈感知模块，实时采集用户对当前设计方案的交互反馈，生成反馈矩阵R_feedback＝[r_st]，其中r_st表示反馈类别s在时间步t下的权重值；

S16、将行为特征向量F_time、偏好特征P_user和反馈矩阵R_feedback融合，通过高维特征交互模型生成动态特征集D_combined＝[d_uvw]，其中d_uvw表示行为维度u、偏好维度v和反馈类别w的综合权重值；

S17、基于稀疏优化与深度特征提取算法对D_combined进行降维处理，生成用户行为优化特征向量V_optimized＝[v_z1,v_z2,…,v_zn]，其中v_zn表示第n个关键特征。

S2、基于自适应深度神经网络模型，通过整合用户行为特征与上下文语义信息，对用户个性化需求进行动态预测与分层建模；

本实施方式中，S2具体包括：

S21、构建基于自适应参数调控的深度神经网络模型M_adaptive，模型结构包含多层非线性激活单元、递归增强模块和上下文特征加权单元，通过动态优化策略实时更新模型权重W_m和偏置B_m；

S22、将用户行为优化特征向量Q_behavior＝[q₁,q₂,…,q_u]和上下文语义特征矩阵U_context＝[u_ij]输入至M_adaptive，其中q_u表示行为特征维度u的权重，u_ij为上下文类别i在语义维度j上的加权值；

S23、通过特征交叉融合模块，将Q_behavior和U_context进行联合嵌入，生成高维联合特征表示矩阵：

Z_joint＝[z_kl]；

z_kl＝g(q_k,u_il)；

其中，g为特征融合函数，表示行为与语义特征间的交互关系；

S24、根据需求分层预测单元，基于Z_joint通过多通道特征提取生成需求向量：

D_predict＝[d₁,d₂,…,d_p]；

其中，d_p＝h(W_d·z_kl+B_d)，W_d和B_d分别表示预测层权重和偏置，h为非线性激活函数；

S25、在时间步递归分析模块，基于用户历史行为序列矩阵H_history＝[h_mn]和当前上下文特征矩阵U_context，通过递归神经网络构建时间步预测模型，生成时间步t下的动态需求分布T_dynamic＝[t₁,t₂,…,t_v]，其中t_v＝k(h_mn,u_ij,W_t)，k为递归关系映射函数；

S26、构建优化目标函数：

其中，Φ表示模型参数集合，λ_i和μ_i分别为需求权重和时间相关性系数，通过自适应梯度优化算法进行求解；

S27、生成需求预测结果矩阵P_output＝[p_xy]，其中p_xy表示需求类别x在时间步y的预测值，结合动态更新机制对矩阵进行优化迭代，并输出至拓扑优化模块作为设计参数的动态调整依据。

S3、采用拓扑优化驱动的个性化设计调整模块，将用户需求预测结果转化为多目标优化问题，通过动态拓扑重构算法实时生成设计参数的最优解；

本实施方式中，S3具体包括：

S31、基于用户需求预测结果矩阵P_output＝[p_ab]，构建多目标优化模型，定义目标函数集合F_opt＝{f₁(Y),f₂(Y),…,f_u(Y)}，其中f_i(Y)表示设计参数集合Y＝{y₁,y₂,…,y_v}在目标维度i下的优化性能，同时设置约束条件集合G_constraints＝{g₁(Y),g₂(Y),…,g_w(Y)}，限制设计空间的搜索范围；

S32、利用非均匀拓扑网格生成方法，将设计参数集合Y离散化为多尺度网格结构M_topo＝[m_ij]，其中m_ij表示第i,j网格单元的状态变量，采用动态拓扑变量φ_ij表示网格单元m_ij的权重分布，构建网格优化函数：

其中，β_k为目标函数f_k的优先权重，δC(υ_ij)为网格复杂度正则化项，采用非线性约束函数动态优化υ_ij；

S33、设计灵敏度分析模块，基于高阶偏导计算拓扑状态对优化目标的敏感性，定义灵敏度矩阵S_topo＝[s_pq]，其中通过动态调整策略优化灵敏度矩阵S_topo并增强优化模型的全局搜索能力；

S34、采用分布式计算框架结合动态拓扑重构算法对M_topo进行迭代优化，生成优化结果矩阵R_opt＝[r_ij]，其中r_ij表示多目标优化后的网格单元最终状态；

S35、通过网格到设计参数的逆映射关系，将拓扑优化结果矩阵R_opt映射到设计参数集合，生成最终优化设计参数集合作为个性化设计方案的输出。

S4、通过强化学习机制，基于用户的实时操作与交互行为设计智能反馈算法，迭代更新设计方案生成规则；

本实施方式中，S4具体包括：

S41、构建基于多源交互数据的深度强化学习模型F_RL，包含状态空间Z_state＝{z₁,z₂,…,z_m}、动作空间K_action＝{k₁,k₂,…,k_n}和奖励函数V_reward(z,k)，其中状态z_i表示用户实时交互特征，动作k_j表示系统调整的优化策略；

S42、基于用户交互行为构建状态转移概率模型，状态转移关系为P_change(z_t+1|,k_t)，并通过策略网络σ_ω(k|z)输出在状态z_t下的最优动作以动态调整设计参数；

S43、设计多层复合奖励函数：

V_reward(z_t,k_t)＝κ₁·L_efficiency+κ₂·L_precision-κ₃·R_overhead-κ₄·D_latency；

其中，L_efficiency表示交互操作的优化效率，L_precision表示用户反馈的精确度提升，R_overhead表示资源消耗成本，D_latency表示响应延迟，κ₁,κ₂,κ₃,κ₄为奖励权重系数；

S44、通过基于深度强化学习的双策略网络结构，分别定义评价网络Q_eval(z,k)和目标网络Q_target(z,k)，采用递归时间差分更新策略参数ω：

其中，ν为学习率，ρ为折扣因子，k^′为在下一状态下的最优动作；

S45、将优化后的策略网络应用于设计方案的动态生成规则，结合实时更新的状态集合Z_state和动作集合K_action调整设计参数空间，输出符合用户实时需求的个性化设计方案。

S5、构建神经网络支持的多目标设计空间探索与优化框架，通过高维非线性求解与并行计算策略，快速筛选并优化设计参数；

本实施方式中，S5具体包括：

S51、构建基于多目标非线性表达的设计空间探索模型T_explore，定义设计参数集合Ω_params＝{ω₁,…,ω_m}、目标函数集合Λ_objectives＝{λ₁(Ω),…,λ_p(Ω)}和约束集合Γ_constraints＝{γ₁(Ω),…,γ_q(Ω)}，其中λ_i(Ω)表示参数集合在维度i下的优化目标；

S52、基于深层神经网络构建高维非线性目标预测模型N_optimize，输入为设计参数集合Ω_params，输出为预测目标值集合通过优化网络权重集合Θ_optimize最小化预测损失函数：

其中，λ_i(Ω)表示真实目标值；

S53、采用基于动态Pareto前沿的多目标优化算法，定义Pareto边界解集Δ_Pareto＝{δ₁,δ₂,…,δ_r}，其中δ_k表示非劣解：

其中，O_{multi_goal}为多目标优化函数，ζ_i表示目标权重，根据动态更新策略对解集进行优化；

S54、采用分布式并行优化策略对设计参数集合Ω_params进行分区，划分为计算子集P_k＝{ω_k1,ω_k2,…,ω_kn}，在多线程环境中并行计算目标函数值及Pareto边界条件，聚合结果生成优化解集；

S55、基于Pareto解集Δ_Pareto的全局更新，生成优化后的设计参数集合将其作为个性化设计方案的输出。

S6、采用基于动态可视化与多模态交互技术，构建实时设计方案呈现与交互界面，通过多维数据映射与参数化调控手段，实现设计方案的动态更新与局部优化；

本实施方式中，S6具体包括：

S61、构建多模态交互数据采集与融合模块Q_interaction，采集用户操作行为集合U_action＝{u₁,u₂,…,u_s}、实时反馈集合V_feedback＝{v₁,v₂,…,v_t}和环境参数集合W_context＝{w₁,w₂,…,w_r}，融合生成动态数据流Q_dynamic＝{U_action,V_feedback,W_context}；

S62、设计基于动态多维数据映射的实时可视化引擎R_visualize，定义映射函数集合Ψ_map＝{ψ₁(Q),ψ₂(Q),…,ψ_h(Q)}，其中ψ_k(Q)表示从交互数据Q_dynamic到可视化维度R_view的动态映射关系，实时生成多维可视化方案集合R_design＝{ρ₁,ρ₂,…,ρ_h}；

S63、通过参数化调控模块P_adaptive，动态调整设计参数集合Θ_parameters＝{θ₁,θ₂,…,θ_z}，构建局部优化目标函数：

其中，τ_j为优化权重系数，H(θ_j,Q_dynamic)表示参数θ_j与动态数据Q_dynamic的非线性关系；

S64、利用用户的局部优化需求集合K_local＝{k₁,k₂,…,k_l}，建立需求与参数的映射矩阵Φ_adjust＝{υ_ij|＝G(k_i,θ_j)}，其中φ_ij表示需求k_i对参数θ_j的影响值，G为动态映射函数，通过矩阵Φ_adjust对设计参数进行局部更新，生成优化后的参数集合

S65、通过实时可视化引擎R_visualize将优化后的设计方案Θ_optimal呈现至用户交互界面I_interactive，提供动态调整接口，支持用户基于局部参数的实时输入进行二次个性化优化。

S7、建立数据驱动的持续学习与进化机制，通过整合新用户交互数据及历史设计优化信息，不断优化用户需求预测模型和设计优化算法。

本实施方式中，S7具体包括：

S71、构建基于数据融合的持续学习模块L_fusion，定义用户实时交互数据集合Ξ_realtime＝{ξ₁,ξ₂,…,ξ_a}和历史优化记录集合Θ_history＝{θ₁,θ₂,…,θ_b}，融合生成学习数据集Π_training＝{Ξ_realtime,Θ_history}，用于模型动态更新；

S72、设计基于深层递归网络的用户需求预测模型U_predict，输入为学习数据集Π_training，输出为用户需求预测结果集合Λ_output＝{λ₁,λ₂,…,λ_c}，通过优化模型参数集合Γ_weights最小化预测误差函数：

其中，λ_i为实际需求值，为模型预测值；

S73、采用动态增量学习机制对数据集Π_training进行持续扩展，基于多步长梯度下降方法调整需求预测模型参数集合Γ_weights：

其中，η为学习速率，t为更新步数；

S74、构建基于遗传算法的设计优化进化模块G_optimize，定义优化参数集合Δ_parameters＝{δ₁,δ₂,…,δ_d}和目标函数集合Φ_targets＝{υ₁,υ₂,…,υ_e}，优化目标函数为：

其中，ζ_j为目标权重，T(δ_j,Π_training)表示优化参数对综合数据集的适应度；

S75、基于优化后的用户需求预测模型和设计优化参数集合动态调整个性化设计生成规则，将优化结果实时应用于设计方案输出模块，实现自适应进化与持续优化。

实施例1：

为了验证本发明的可行性，将其应用于一家国内知名的智能家居定制公司，该公司主要从事个性化定制产品的设计与生产。由于客户需求的复杂性和多样性，传统设计方法在动态响应能力、设计效率和用户满意度方面存在较大局限性，难以满足市场需求。为此，公司引入了本发明提出的基于拓扑优化的个性化设计智能交互方法，以优化其设计流程、提高客户满意度并降低设计成本。

在实际应用场景中，公司对一款智能衣柜的定制设计任务进行了测试。客户希望衣柜具备高度的个性化功能，包括根据房间布局动态调整尺寸、提供模块化的存储设计，并融合智能照明系统。在传统方法中，设计师需要与客户进行多次沟通，通过手动绘制草图和调整设计模型来完成任务。这一过程通常需要两周以上的时间，同时设计方案的准确性依赖于设计师对客户需求的主观理解，容易出现误差。

通过本发明的实施，公司建立了基于多模态数据采集的用户交互系统，实时捕捉客户在界面中的操作行为，包括点击动作、语音输入和文本描述等。这些数据被整合到深度神经网络模型中进行需求建模，生成分层的个性化需求预测结果。随后，基于拓扑优化算法，系统将需求转化为多目标优化问题，通过拓扑重构生成满足需求的设计参数。同时，智能反馈机制能够动态捕捉用户的调整行为，例如调整模块大小或添加新功能，通过强化学习模型实时更新设计规则。

在实际操作中，客户首先通过系统界面选择衣柜的初始样式和颜色，并输入其房间的尺寸和布局图。系统在10秒内生成了一个初步设计方案，包含了推荐的模块化存储布局和智能照明配置。客户随后通过界面调整了衣柜的内部结构，例如增加抽屉数量和更改门的开合方式。系统实时捕捉到这些调整，通过拓扑优化算法更新设计方案，最终在两轮调整后生成了符合客户需求的最终方案。以下是系统在此案例中收集和优化的数据结果，见表1。

表1智能家居定制公司设计效率和效果对比表

从表1可以看出，传统设计方法需要15天完成一个设计方案，而本发明将设计周期缩短至3天。同时，用户满意度评分从传统方法的6.8分提高至9.4分；设计调整次数从平均7次减少到2次，设计方案准确率从70％提高到95％。此外，系统的响应时间从传统的2分钟缩短至8秒，显著提升了交互体验。

在3个月的应用测试中，公司完成了200多项个性化定制设计任务，涵盖智能衣柜、书柜和厨房收纳系统等多个场景。通过用户调查反馈，超过93％的客户对本系统生成的设计方案表示高度满意，同时公司因设计周期缩短和方案准确率提升，节约了近30％的设计成本。

本发明通过拓扑优化、多模态交互、深度学习和持续学习技术的结合，为个性化设计领域提供了一种智能、高效、动态适应的解决方案，大幅提升了设计效率和用户满意度，为企业创造了显著的经济效益和市场竞争优势。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于拓扑优化的个性化设计智能交互方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、构建基于多模态数据采集的用户行为监测系统，实时获取用户在交互过程中的操作轨迹、偏好特征及多源反馈信息，生成包含时序特征的高维数据集；

S2、基于自适应深度神经网络模型，通过整合用户行为特征与上下文语义信息，对用户个性化需求进行动态预测与分层建模；

S3、采用拓扑优化驱动的个性化设计调整模块，将用户需求预测结果转化为多目标优化问题，通过动态拓扑重构算法实时生成设计参数的最优解；

S4、通过强化学习机制，基于用户的实时操作与交互行为设计智能反馈算法，迭代更新设计方案生成规则；

S5、构建神经网络支持的多目标设计空间探索与优化框架，通过高维非线性求解与并行计算策略，快速筛选并优化设计参数；

S6、采用基于动态可视化与多模态交互技术，构建实时设计方案呈现与交互界面，通过多维数据映射与参数化调控手段，实现设计方案的动态更新与局部优化；

S7、建立数据驱动的持续学习与进化机制，通过整合新用户交互数据及历史设计优化信息，不断优化用户需求预测模型和设计优化算法。

2.根据权利要求1所述的一种基于拓扑优化的个性化设计智能交互方法，其特征在于，所述S1具体包括：

S11、基于多模态感知设备，采集用户操作行为数据，结合交互上下文信息生成动态数据集，包括操作轨迹T_op＝{t_i|＝1,2,…,n}、生物特征信号B_sig＝{b_j|＝1,2,…,m}和环境参数E_ctx＝{e_k|＝1,2,…,l}；

S12、构建模态融合算法，以动态权重分配机制多模态数据进行归一化和特征对齐，形成融合特征矩阵C_fusion＝[c_ijk]，其中c_ijk表示第i个轨迹维度与第j个生物信号在第k个时间步的归一化值；

S13、基于自适应时间序列模型，提取用户行为的动态特征向量 其中表示时间维度p下的用户行为模式权重；

S14、构建用户偏好特征聚类模型，通过递归分层聚类分析提取用户偏好特征P_user＝[p_a1,p_a2,…,p_aq]，其中p_aq表示用户在类别q下的偏好特征向量；

S15、设计多源反馈感知模块，实时采集用户对当前设计方案的交互反馈，生成反馈矩阵R_feedback＝[r_st]，其中r_st表示反馈类别s在时间步t下的权重值；

S16、将行为特征向量F_time、偏好特征P_user和反馈矩阵R_feedback融合，通过高维特征交互模型生成动态特征集D_combined＝[d_uvw]，其中d_uvw表示行为维度u、偏好维度v和反馈类别w的综合权重值；

S17、基于稀疏优化与深度特征提取算法对D_combined进行降维处理，生成用户行为优化特征向量V_optimized＝[v_z1,v_z2,…,v_zn]，其中v_zn表示第n个关键特征。

3.根据权利要求1所述的一种基于拓扑优化的个性化设计智能交互方法，其特征在于，所述S2具体包括：

S21、构建基于自适应参数调控的深度神经网络模型M_adaptive，模型结构包含多层非线性激活单元、递归增强模块和上下文特征加权单元，通过动态优化策略实时更新模型权重W_m和偏置B_m；

S22、将用户行为优化特征向量Q_behavior＝[q₁,q₂,…,q_u]和上下文语义特征矩阵U_context＝[u_ij]输入至M_adaptive，其中q_u表示行为特征维度u的权重，u_ij为上下文类别i在语义维度j上的加权值；

S23、通过特征交叉融合模块，将Q_behavior和U_context进行联合嵌入，生成高维联合特征表示矩阵：

Z_joint＝[z_kl]；

z_kl＝g(q_k,u_il)；

其中，g为特征融合函数，表示行为与语义特征间的交互关系；

S24、根据需求分层预测单元，基于Z_joint通过多通道特征提取生成需求向量：

D_predict＝[d₁,d₂,…,d_p]；

其中，d_p＝h(W_d·z_kl+B_d)，W_d和B_d分别表示预测层权重和偏置，h为非线性激活函数；

S25、在时间步递归分析模块，基于用户历史行为序列矩阵H_history＝[h_mn]和当前上下文特征矩阵U_context，通过递归神经网络构建时间步预测模型，生成时间步t下的动态需求分布T_dynamic＝[t₁,t₂,…,t_v]，其中t_v＝k(h_mn,u_ij,W_t)，k为递归关系映射函数；

S26、构建优化目标函数：

其中，Φ表示模型参数集合，λ_i和μ_i分别为需求权重和时间相关性系数，通过自适应梯度优化算法进行求解；

S27、生成需求预测结果矩阵P_output＝[p_xy]，其中p_xy表示需求类别x在时间步y的预测值，结合动态更新机制对矩阵进行优化迭代，并输出至拓扑优化模块作为设计参数的动态调整依据。

4.根据权利要求1所述的一种基于拓扑优化的个性化设计智能交互方法，其特征在于，所述S3具体包括：

S31、基于用户需求预测结果矩阵P_output＝[p_ab]，构建多目标优化模型，定义目标函数集合F_opt＝{f₁(Y),f₂(Y),…,f_u(Y)}，其中f_i(Y)表示设计参数集合Y＝{y₁,y₂,…,y_v}在目标维度i下的优化性能，同时设置约束条件集合G_constraints＝{g₁(Y),g₂(Y),…,g_w(Y)}，限制设计空间的搜索范围；

S32、利用非均匀拓扑网格生成方法，将设计参数集合Y离散化为多尺度网格结构M_topo＝[m_ij]，其中m_ij表示第i,j网格单元的状态变量，采用动态拓扑变量φ_ij表示网格单元m_ij的权重分布，构建网格优化函数：

其中，β_k为目标函数f_k的优先权重，δC(φ_ij)为网格复杂度正则化项，采用非线性约束函数动态优化φ_ij；

S33、设计灵敏度分析模块，基于高阶偏导计算拓扑状态对优化目标的敏感性，定义灵敏度矩阵S_topo＝[s_pq]，其中通过动态调整策略优化灵敏度矩阵S_topo并增强优化模型的全局搜索能力；

S34、采用分布式计算框架结合动态拓扑重构算法对M_topo进行迭代优化，生成优化结果矩阵R_opt＝[r_ij]，其中r_ij表示多目标优化后的网格单元最终状态；

S35、通过网格到设计参数的逆映射关系，将拓扑优化结果矩阵R_opt映射到设计参数集合，生成最终优化设计参数集合作为个性化设计方案的输出。

5.根据权利要求1所述的一种基于拓扑优化的个性化设计智能交互方法，其特征在于，所述S4具体包括：

S41、构建基于多源交互数据的深度强化学习模型F_RL，包含状态空间Z_state＝{z₁,z₂,…,z_m}、动作空间K_action＝{k₁,k₂,…,k_n}和奖励函数V_reward(z,k)，其中状态z_i表示用户实时交互特征，动作k_j表示系统调整的优化策略；

S42、基于用户交互行为构建状态转移概率模型，状态转移关系为P_change(z_t+1|,k_t)，并通过策略网络σ_ω(k|z)输出在状态z_t下的最优动作以动态调整设计参数；

S43、设计多层复合奖励函数：

V_reward(z_t,k_t)＝κ₁·L_efficiency+κ₂·L_precision-κ₃·R_overhead-κ₄·D_latency；

其中，L_efficiency表示交互操作的优化效率，L_precision表示用户反馈的精确度提升，R_overhead表示资源消耗成本，D_latency表示响应延迟，κ₁,κ₂,κ₃,κ₄为奖励权重系数；

S44、通过基于深度强化学习的双策略网络结构，分别定义评价网络Q_eval(z,k)和目标网络Q_target(z,k)，采用递归时间差分更新策略参数ω：

其中，ν为学习率，ρ为折扣因子，k^′为在下一状态下的最优动作；

S45、将优化后的策略网络应用于设计方案的动态生成规则，结合实时更新的状态集合Z_state和动作集合K_action调整设计参数空间，输出符合用户实时需求的个性化设计方案。

6.根据权利要求1所述的一种基于拓扑优化的个性化设计智能交互方法，其特征在于，所述S5具体包括：

S51、构建基于多目标非线性表达的设计空间探索模型T_explore，定义设计参数集合Ω_params＝{ω₁,…,ω_m}、目标函数集合Λ_objectives＝{λ₁(Ω),…,λ_p(Ω)}和约束集合Γ_constraints＝{γ₁(Ω),…,γ_q(Ω)}，其中λ_i(Ω)表示参数集合在维度i下的优化目标；

S52、基于深层神经网络构建高维非线性目标预测模型N_optimize，输入为设计参数集合Ω_params，输出为预测目标值集合通过优化网络权重集合Θ_optimize最小化预测损失函数：

其中，λ_i(Ω)表示真实目标值；

S53、采用基于动态Pareto前沿的多目标优化算法，定义Pareto边界解集Δ_Pareto＝{δ₁,δ₂,…,δ_r}，其中δ_k表示非劣解：

其中，O_{multi_goal}为多目标优化函数，ζ_i表示目标权重，根据动态更新策略对解集进行优化；

S54、采用分布式并行优化策略对设计参数集合Ω_params进行分区，划分为计算子集P_k＝{ω_k1,ω_k2,…,ω_kn}，在多线程环境中并行计算目标函数值及Pareto边界条件，聚合结果生成优化解集；

S55、基于Pareto解集Δ_Pareto的全局更新，生成优化后的设计参数集合将其作为个性化设计方案的输出。

7.根据权利要求1所述的一种基于拓扑优化的个性化设计智能交互方法，其特征在于，所述S6具体包括：

S61、构建多模态交互数据采集与融合模块Q_interaction，采集用户操作行为集合U_action＝{u₁,u₂,…,u_s}、实时反馈集合V_feedback＝{v₁,v₂,…,v_t}和环境参数集合W_context＝{w₁,w₂,…,w_r}，融合生成动态数据流Q_dynamic＝{U_action,V_feedback,W_context}；

S62、设计基于动态多维数据映射的实时可视化引擎R_visualize，定义映射函数集合Ψ_map＝{ψ₁(Q),ψ₂(Q),…,ψ_h(Q)}，其中ψ_k(Q)表示从交互数据Q_dynamic到可视化维度R_view的动态映射关系，实时生成多维可视化方案集合R_design＝{ρ₁,ρ₂,…,ρ_h}；

S63、通过参数化调控模块P_adaptive，动态调整设计参数集合Θ_parameters＝{θ₁,θ₂,…,θ_z}，构建局部优化目标函数：

其中，τ_j为优化权重系数，H(θ_j,Q_dynamic)表示参数θ_j与动态数据Q_dynamic的非线性关系；

S64、利用用户的局部优化需求集合K_local＝{k₁,k₂,…,k_l}，建立需求与参数的映射矩阵Φ_adjust＝{φ_ij|＝G(k_i,θ_j)}，其中φ_ij表示需求k_i对参数θ_j的影响值，G为动态映射函数，通过矩阵Φ_adjust对设计参数进行局部更新，生成优化后的参数集合

S65、通过实时可视化引擎R_visualize将优化后的设计方案Θ_optimal呈现至用户交互界面I_interactive，提供动态调整接口，支持用户基于局部参数的实时输入进行二次个性化优化。

8.根据权利要求1所述的一种基于拓扑优化的个性化设计智能交互方法，其特征在于，所述S7具体包括：

S71、构建基于数据融合的持续学习模块L_fusion，定义用户实时交互数据集合Ξ_realtime＝{ξ₁,ξ₂,…,ξ_a}和历史优化记录集合Θ_history＝{θ₁,θ₂,…,θ_b}，融合生成学习数据集Π_training＝{Ξ_realtime,Θ_history}，用于模型动态更新；

S72、设计基于深层递归网络的用户需求预测模型U_predict，输入为学习数据集Π_training，输出为用户需求预测结果集合Λ_output＝{λ₁,λ₂,…,λ_c}，通过优化模型参数集合Γ_weights最小化预测误差函数：

其中，λ_i为实际需求值，为模型预测值；

S73、采用动态增量学习机制对数据集Π_training进行持续扩展，基于多步长梯度下降方法调整需求预测模型参数集合Γ_weights：

其中，η为学习速率，t为更新步数；

S74、构建基于遗传算法的设计优化进化模块G_optimize，定义优化参数集合Δ_parameters＝{δ₁,δ₂,…,δ_d}和目标函数集合Φ_targets＝{υ₁,υ₂,…,υ_e}，优化目标函数为：

其中，ζ_j为目标权重，T(δ_j,Π_training)表示优化参数对综合数据集的适应度；

S75、基于优化后的用户需求预测模型和设计优化参数集合动态调整个性化设计生成规则，将优化结果实时应用于设计方案输出模块，实现自适应进化与持续优化。