بهینه سازی مسیر حرکت کاربران در فضاهای تجاری با استفاده از هوش مصنوعی و بینایی ماشین در نرم افزار Unreal Engine

بهینه سازی مسیر حرکت مشتریان در فضاهای تجاری یک چالش مهم در طراحی معماری است که به طور مستقیم بر تجربهمصرف کننده و موفقیت ذی نفعان فضای تجاری تاثیر می گذارد. این مقاله یک رویکرد نوآورانه برای بهینه سازی چیدمان مراکز خریداز طریق استفاده از عوامل شناختی (Cognitive Agents) و الگوریتم های پیشرفته مسیریابی در محیط Unreal Engineارائه میدهد. با شبیه سازی قابلیت های ادراکی کاربران مجازی، هدف ما مدلسازی و تحلیل رفتارهای ناوبری و مرور آنها در سه نقشهفضای تجاری مختلف است. عوامل شناختی، مجهز به شبیه سازی دید و فرآیندهای تصمیم گیری، در فضاهای تجاری حرکت میکنندو داده های جامع در مورد الگوهای حرکت و پوشش منطقه ای فراهم می کنند. هدف اصلی شناسایی پیکربندی پلان طبقه ای است کهبیشترین اکتشاف فضایی را به حداکثر می رساند، به این ترتیب، تعامل مصرف کننده و فروش بالقوه را افزایش میدهد. شبیه سازی هایگسترده ای انجام شد و داده های حاصل به دقت تحلیل شد تا کارایی هر چیدمان را تعیین کند. یافته های ما بینش های قابل توجهیدر مورد پویایی رفتار کاربر در فضاهای تجاری فاش می کند، که نشان دهنده تاثیر حیاتی چیدمان فضایی بر حرکت مصرف کننده است.این پژوهش با ارائه یک روش مبتنی بر داده برای بهبود طراحی محیط های خرده فروشی به زمینه بهینه سازی معماری کمک میکند.تاثیرات این مطالعه به برنامه ریزی شهری، طراحی داخلی و مدیریت خرده فروشی گسترش میی ابد و چارچوبی اساسی برای تحقیقاتآینده در بهینه سازی تجربیات مشتری از طریق شبیه سازی های مجازی هوشمند فراهم می کند. تحلیل جامع، که در جداول داده وتجسم ها به تفصیل آمده است، پتانسیل عوامل شناختی و فناوری های مسیریابی در انقلاب طراحی فضاهای تجاری را برجسته میکند.این مقاله نه تنها دانش نظری را پیشرفت میدهد، بلکه راهنمایی های عملی برای معماران و طراحان فراهم میکند که در تلاش برایایجاد محیط های خرده فروشی کارآمدتر و جذابتر هستند.

کلیدواژه ها:

بهینه سازی جریان مشتری ، عوامل شناختی ، شبیه سازی های مسیریابی ، Unreal Engine ، طراحی چیدمان خرده فروشی ، ادراک مجازی ، کارایی فضایی ، شبیه سازی چشم انسان