Abstract To improve the efficiency and effectiveness of designing signage systems in buildings, we present AUTOSIGN – a design tool that supports user-in-the-loop and multi-criteria optimization of signage layouts in complex buildings. We formulate signage placement as a multi-objective optimization problem with competing objectives (i.e., total distance travelled, total number of turns, the centrality of decision points, path overlap, and number of decision taken) and constraints (i.e., user-specified sign location and orientation threshold), which we solve using a two-step approach. Firstly, an evolutionary method is used to optimize all combination of navigation paths based on cognitively inspired objective functions weighted by the designers. Secondly, a particle swarm optimization is used to optimize individual sign placement to maximize the exposure of wayfinding information (i.e., signage coverage area) from the optimized navigation graph generated. To evaluate the effectiveness of the tool, we apply it to the design of signage systems across two virtual 3D buildings. We generate signage layouts for both buildings and optimize each of them for user-defined criteria. Both optimized and non-optimized layouts are evaluated using an agent-based simulation. The simulation results demonstrate that even with fewer signs, the signage coverage area for the optimized layout increased by 18% on average. Finally, an expert-based VR walk-through and a System Usability Study is performed to further evaluate AUTOSIGN .

中文翻译：

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AUTOSIGN：复杂建筑标牌布局计算机辅助设计的多标准优化方法

摘要 为了提高建筑标牌系统设计的效率和有效性，我们提出了 AUTOSIGN——一种支持用户在环和复杂建筑标牌布局多标准优化的设计工具。我们将标牌放置制定为具有竞争目标（即行驶总距离、总转弯次数、决策点的中心性、路径重叠和决策次数）和约束（即用户指定的标志）的多目标优化问题位置和方向阈值），我们使用两步方法解决。首先，基于设计者加权的认知启发目标函数，使用进化方法来优化导航路径的所有组合。第二，粒子群优化用于优化单个标志的放置，以最大限度地暴露从生成的优化导航图中的寻路信息（即标志覆盖区域）。为了评估该工具的有效性，我们将其应用于跨两个虚拟 3D 建筑物的标牌系统设计。我们为两座建筑物生成标牌布局，并根据用户定义的标准优化它们中的每一个。优化和非优化布局都使用基于代理的模拟进行评估。仿真结果表明，即使使用较少的标志，优化布局的标志覆盖面积平均也增加了 18%。最后，进行了基于专家的 VR 演练和系统可用性研究，以进一步评估 AUTOSIGN。标牌覆盖区域）来自生成的优化导航图。为了评估该工具的有效性，我们将其应用于跨两个虚拟 3D 建筑物的标牌系统设计。我们为两座建筑物生成标牌布局，并根据用户定义的标准优化它们中的每一个。优化和非优化布局都使用基于代理的模拟进行评估。仿真结果表明，即使使用较少的标志，优化布局的标志覆盖面积平均也增加了 18%。最后，进行了基于专家的 VR 演练和系统可用性研究，以进一步评估 AUTOSIGN。标牌覆盖区域）来自生成的优化导航图。为了评估该工具的有效性，我们将其应用于跨两个虚拟 3D 建筑物的标牌系统设计。我们为两座建筑物生成标牌布局，并根据用户定义的标准优化它们中的每一个。优化和非优化布局都使用基于代理的模拟进行评估。仿真结果表明，即使使用较少的标志，优化布局的标志覆盖面积平均也增加了 18%。最后，进行了基于专家的 VR 演练和系统可用性研究，以进一步评估 AUTOSIGN。我们为两座建筑物生成标牌布局，并根据用户定义的标准优化它们中的每一个。优化和非优化布局都使用基于代理的模拟进行评估。仿真结果表明，即使使用较少的标志，优化布局的标志覆盖面积平均也增加了 18%。最后，进行了基于专家的 VR 演练和系统可用性研究，以进一步评估 AUTOSIGN。我们为两座建筑物生成标牌布局，并根据用户定义的标准优化它们中的每一个。优化和非优化布局都使用基于代理的模拟进行评估。仿真结果表明，即使使用较少的标志，优化布局的标志覆盖面积平均也增加了 18%。最后，进行了基于专家的 VR 演练和系统可用性研究，以进一步评估 AUTOSIGN。