Otimização do Design de Espaços de Exposição Imersiva Utilizando Simulated Annealing Adaptativo com Reaquecimento e Avaliação por Realidade Virtual

Resumo

Este estudo apresenta um fluxo de trabalho reprodutível para a otimização de layouts de exposições imersivas, combinando recozimento simulado adaptativo, seleção de propostas dependente de etapas e controle de reaquecimento. O layout selecionado foi implementado em um ambiente de exposição em realidade virtual e avaliado utilizando métricas de custo espacial, registros comportamentais dos participantes e avaliações pós-experiência.

Resumo

Espaços expositivos imersivos exigem layouts que apoiem uma circulação eficiente, orientação clara, interação equilibrada e conforto ambiental. No entanto, os layouts expositivos são frequentemente desenvolvidos por meio de decisões manuais de design, o que dificulta a avaliação simultânea do comprimento das rotas, acessibilidade visual, risco de aglomeração, conforto ambiental e distribuição dos nós de interação. Este estudo desenvolveu e avaliou um fluxo de trabalho de otimização de design espacial baseado em recozimento simulado adaptativo com seleção de propostas dependente de etapas e controle de reaquecimento. Uma sala de exposição imersiva de 36 m x 24 m foi construída com seis zonas temáticas, corredores de transição, uma área de descanso e múltiplos nós de interação. Três condições de layout foram comparadas: layout manual, layout de recozimento simulado padrão e layout de recozimento simulado adaptativo com reaquecimento. O modelo de otimização minimizou uma função de custo espacial ponderada que incorporava distância percorrida a pé, acessibilidade visual, aglomeração, conforto ambiental e equilíbrio de interação. Os layouts selecionados foram implementados em cenas expositivas de realidade virtual e avaliados por meio de registros comportamentais dos participantes e avaliações pós-experiência. O algoritmo adaptativo produziu um custo espacial final menor, uma porcentagem de melhoria mais alta e menos iterações até a melhor solução do que o recozimento simulado padrão, com um aumento moderado no tempo de computação. Os participantes designados ao layout adaptativo relataram maior satisfação, sensação mais forte de presença, orientação mais clara, menor percepção de aglomeração e menor carga cognitiva, além de completarem a rota com menor distância percorrida, menos hesitações, tempo de permanência mais longo e cobertura mais ampla do mapa de calor. Esses resultados apoiam o fluxo de trabalho como uma abordagem de auxílio à decisão para o cenário expositivo testado; eles não estabelecem um layout expositivo universalmente ótimo nem superioridade sobre todas as metaheurísticas alternativas.

Introdução

Espaços expositivos imersivos combinam cada vez mais design espacial, mídia digital, telas interativas e tecnologias de realidade virtual para criar ambientes nos quais os visitantes não apenas observam conteúdos, mas se movem por eles, reagem a eles e interpretam a exposição como uma experiência espacial. Nessas configurações, a qualidade da experiência depende não apenas da riqueza do conteúdo visual ou interativo, mas também da continuidade do percurso, visibilidade, aglomeração, conforto ambiental e distribuição de oportunidades de interação. Assim, o design de espaços expositivos envolve um problema com múltiplas variáveis: um layout deve orientar os visitantes de forma eficiente, ao mesmo tempo que preserva a sequência narrativa, a abertura perceptiva e as oportunidades de engajamento. Estudos sobre o comportamento em museus e exposições há muito demonstram que a experiência do visitante é moldada pela organização espacial, pela estrutura de circulação e pelo acesso interpretativo, e não apenas pelo conteúdo das exposições¹.

A teoria da configuração espacial fornece uma base útil para tratar o layout de exposições como um problema de design passível de análise. Sob essa perspectiva, o espaço não é um recipiente passivo para objetos; ele organiza o movimento, o encontro, a visibilidade e a escolha. A configuração arquitetônica pode influenciar a forma como as pessoas se deslocam por um ambiente e com que facilidade compreendem as relações entre os espaços². A análise espacial baseada na visibilidade reforça ainda mais essa visão, mostrando que campos visuais e relações de linha de visão podem ser modelados como características mensuráveis da cognição espacial e da navegação³. Essas ideias são particularmente relevantes para exposições imersivas, pois os visitantes precisam integrar continuamente informações visuais, decisões de trajeto, pistas de interação e estímulos ambientais enquanto se movem pela exposição.

Ao mesmo tempo, as tecnologias imersivas ampliaram as formas pelas quais ambientes de exposição podem ser projetados e testados antes da implementação física. Interfaces virtuais e imersivas permitem que pesquisadores e designers examinem como os usuários percebem e se comportam sob condições espaciais controladas, possibilitando comparações entre diferentes layouts enquanto mantêm constantes o conteúdo e as configurações ambientais⁴. Revisões sobre aplicações de realidade virtual imersiva mostram que a estrutura espacial, o design da interação e a clareza da tarefa são determinantes importantes do engajamento do usuário e da qualidade da aprendizagem⁵. Evidências de meta-análises também sugerem que o nível e o tipo de imersão podem influenciar o senso de presença, mas a imersão por si só não garante melhores resultados se o ambiente for mal organizado ou difícil de navegar⁶.

A experiência do usuário em uma exposição imersiva está estreitamente relacionada à presença, à carga cognitiva e ao conforto físico. A presença reflete o grau em que os usuários se sentem localizados dentro de um ambiente mediado, tornando-se um resultado fundamental em ambientes virtuais e imersivos⁷. No entanto, ambientes imersivos também podem gerar sobrecarga cognitiva quando a navegação, a interação ou as informações sensoriais não são bem coordenadas⁸. Por esse motivo, a otimização do espaço expositivo não deve apenas aumentar a densidade de interação ou a estimulação visual. Deve favorecer uma experiência espacial coerente, reduzir decisões desnecessárias de trajeto e minimizar a fadiga evitável. A cinetose induzida por simulador também deve ser monitorada, pois o desconforto pode afetar tanto a segurança da exposição em realidade virtual quanto a interpretação dos resultados da experiência do usuário⁹.

Apesar desses requisitos, muitos projetos de exposições ainda são desenvolvidos com base na experiência dos projetistas, ajustes manuais iterativos ou observação pós-hoc dos visitantes. Essas abordagens continuam sendo valiosas, mas dificultam a avaliação simultânea de múltiplas restrições de layout. O projeto espacial para exposições imersivas pode ser formulado como um problema de otimização com restrições que considera conjuntamente o comprimento do percurso, visibilidade, aglomeração, conforto e distribuição de interações. A têmpera simulada é adequada para esse tipo de problema, pois pode explorar espaços de solução grandes e irregulares, permitindo a aceitação controlada de soluções intermediárias que não representam melhorias, ajudando assim a escapar de ótimos locais¹⁰. Sua lógica de aceitação segue a regra de Metropolis¹¹, enquanto o quadro mais geral de Metropolis-Hastings introduz uma razão entre densidades de proposta direta e reversa quando o núcleo de proposta é assimétrico¹². Na implementação atual, os quatro núcleos de proposta condicionais são simétricos; portanto, a derivação formal mostra que a razão de Hastings é igual a um para movimentos viáveis reversíveis. O método é, consequentemente, descrito como têmpera simulada adaptativa com aceitação de Metropolis e reaquecimento, e não como um amostrador distinto de Metropolis-Hastings.

Variantes de recozimento simulado adaptativo há muito utilizam seleção não uniforme de vizinhança, modificação do cronograma de resfriamento, reaquecimento, estratégias de reinício e componentes híbridos de busca^13,14. A implementação atual deve, portanto, ser entendida como uma configuração específica para uma aplicação, e não como um novo primitivo meta-heurístico. Sua contribuição é o acoplamento explícito de um cronograma de propostas com quatro movimentos dependente de estágio e o reaquecimento com restrições de viabilidade específicas para cada exposição, uma função de custo espacial transparente com múltiplos componentes e validação em realidade virtual em nível de participante¹⁵. Essa delimitação mais restrita distingue diretamente o fluxo de trabalho atual de afirmações sobre um princípio de otimização fundamentalmente novo. Esperava-se que a seleção de propostas dependente do estágio deslocasse a busca de uma exploração mais ampla de sequências/rotas para um refinamento espacial local, enquanto o reaquecimento restaurava a mobilidade da busca após estagnação. Esperava-se que esse equilíbrio entre exploração e exploração reduzisse o aprisionamento prematuro em mínimos locais e aumentasse a probabilidade de alcançar uma disposição viável de menor custo dentro do mesmo orçamento nominal de iterações.

Este estudo propõe um fluxo de trabalho reprodutível que integra recozimento simulado adaptativo, seleção de propostas dependente de etapa, controle de reaquecimento, um modelo espacial de custo multifatorial e avaliação em realidade virtual em nível participante. A contribuição metodológica é orientada à aplicação e focada na reprodutibilidade, em vez de constituir uma alegação de um princípio de otimização fundamentalmente novo¹⁶. O método compara um layout manual, um layout de recozimento simulado padrão e um layout de recozimento simulado adaptativo com reaquecimento em um ambiente controlado de exposição em realidade virtual. O estudo analisa tanto os resultados algorítmicos quanto os resultados em nível participante, incluindo custo espacial final, porcentagem de melhoria, presença, clareza na orientação espacial, satisfação, carga cognitiva, distância percorrida, contagem de hesitações, tempo de permanência e cobertura do mapa de calor. A hipótese principal era que o método adaptativo alcançaria um custo espacial final menor do que o recozimento simulado padrão; em nível participante, esperava-se que o layout correspondente melhorasse os resultados de satisfação geral e eficiência de rota em comparação com os layouts manual e de recozimento simulado padrão. Essa abordagem segue a lógica mais ampla dos métodos de projeto meta-heurísticos, nos quais a busca computacional apoia, em vez de substituir, o julgamento humano no projeto¹⁷.

Protocolo

The study protocol was reviewed by Henan Agricultural University and was determined to be exempt from formal ethics review on December 20, 2025. No separate ethics approval or exemption reference number was issued by the reviewing body. Written informed consent was obtained from all participants before enrollment.

Participant preparation
Adult participants aged 18–60 years with normal or corrected-to-normal vision were recruited. Participants who reported severe vestibular disorders, uncontrolled epilepsy, severe visual impairment, recent major surgery, or previous serious discomfort during virtual-reality exposure were excluded. Each participant completed a screening form before the experiment. Age group, gender, education level, prior virtual-reality experience, and prior museum or exhibition-visiting frequency were recorded as control variables.

Participants were assigned to one of three layout conditions using a computer-generated randomization list: manual layout, standard simulated annealing layout, or adaptive simulated annealing with reheating layout. A between-subject design was used to avoid learning effects across layouts. The allocation ratio was set to 1:1:1, with 60 participants assigned to each condition and 180 participants in total. Age group, gender, education level, previous virtual-reality experience, and museum/exhibition-visiting frequency were recorded before allocation for descriptive assessment of participant characteristics; these variables were not used as post-randomization exclusion criteria.

Exhibition-space model preparation
A rectangular immersive exhibition hall measuring 36 m x 24 m with a ceiling height of 4.5 m was constructed. The total usable floor area was set to 864 m². One entrance and one exit were placed on opposite short sides of the hall. Both the entrance and exit widths were set to 3.0 m and were kept fixed across all layout conditions.

The exhibition hall was divided into six thematic exhibition zones, two transition corridors, one rest area, and one main visitor route. The allowable area for each thematic zone was set to 80–130 m², and the rest-area allocation was set to 40 m². The allowable main-pathway width was set to 1.8–3.5 m. Eight to twelve interaction nodes were placed in each layout. Each interaction node was defined as a point where participants could stop, activate digital content, view an exhibit, or change direction.

The floor plan was discretized into 0.5 m x 0.5 m grid cells. The grid was used for visibility analysis, route-continuity checking, heatmap coverage calculation, and local density estimation. Each thematic zone was represented by its center coordinate, boundary polygon, area, and route-sequence position. Each interaction node was represented by its coordinate, associated zone, trigger radius, and clearance area.

Spatial configuration was treated as the core design variable because exhibition layout, visibility, and route structure affect visitor movement, wayfinding, and spatial cognition¹⁸. The complete workflow, from spatial model construction to layout optimization, virtual-scene implementation, participant testing, and statistical analysis, is shown in Figure 1.

Layout parameters and feasibility constraints
The same feasibility constraints were applied to all layout conditions. First, all thematic zones were required to remain inside the 36 m x 24 m boundary. Second, thematic zones were not allowed to overlap. Third, the main visitor route was required to connect the entrance, six thematic zones, a rest area, and the exit without interruption. Fourth, interaction nodes were not allowed to block the main path. Fifth, each interaction node was required to retain a clearance radius of at least 1.2 m. Sixth, the predicted local density on the main route was required to be no more than 1.50 persons/m². Seventh, the final route was required to contain no dead ends or disconnected subpaths.

The same scene scale, route rules, environmental targets, and interaction settings were used across the three layout conditions. Before the optimization algorithms were run, the hall dimensions, functional-zone parameters, pathway-width range, interaction-node settings, feasibility thresholds, virtual-reality settings, objective-function weights, algorithm parameters, and outcome definitions were recorded. These parameters defined the reproducible boundary of the protocol and are summarized in Table 1.

Spatial-cost function
Each candidate layout was evaluated using the weighted spatial-cost function:

where F(x) is the total spatial cost of layout x. C_distance(x) is the walking-distance cost, C_visibility(x) is the visual-accessibility cost, C_crowding(x) is the crowding cost, C_comfort(x) is the environmental-comfort penalty, and C_interaction(x) is the interaction-balance penalty. A lower F(x) indicates a more favorable layout.

The walking-distance cost was calculated as:

where L_x is the total route length of layout x in meters. A reference maximum route length of 120 m was used.

The visual-accessibility cost was calculated as:

where V_x is the thematic-zone frontage visible from the main route, and V_total is the total frontage length of all thematic zones. Line-of-sight rays were emitted every 0.5 m along the visitor route. Exhibition partitions, walls, and zone boundaries were treated as occluding objects.

The crowding cost was calculated as:

C_crowding(x) = min(D_max / 1.50, 1)

where D_max is the maximum predicted local density in persons/m². An upper density threshold of 1.50 persons/m² was used for the main route.

The environmental-comfort penalty was calculated as:

The illuminance penalty was set as:

The sound-pressure penalty was set as:

The carbon dioxide penalty was set as:

The temperature penalty was set as:

The interaction-balance penalty was calculated as:

where s_k is the route distance between two adjacent interaction nodes. A lower value indicates a more even distribution of interaction opportunities along the visitor route.

Environmental comfort is included because lighting, sound, air quality, and temperature influence fatigue, comfort, and willingness to remain in exhibition environments¹⁹. The environmental ranges are protocol control targets rather than universal regulatory limits. The 300–500 lx illuminance band is consistent with current Chinese building and museum-lighting guidance; the carbon-dioxide target of <900 ppm is deliberately more conservative than the 1,000 ppm daily-average limit in GB/T 18883-2022^20,21; the 22–25 °C temperature band is within commonly accepted thermal-comfort conditions for lightly active occupants²²; and 45–60 dB(A) is used as a controlled ambient-sound band rather than as a statutory indoor-noise limit^23,24.

The objective-function weights were selected as explicit, scenario-specific design priorities rather than as universal coefficients or preference estimates fitted from participant outcomes. Walking distance and crowding each received a weight of 0.25 because route efficiency and congestion control were treated as the two primary operational constraints; visual accessibility received 0.20 because visibility affects orientation and exhibits exposure; environmental comfort and interaction each received 0.15 so that these factors influence the search without dominating circulation-related terms. Because exhibition priorities can differ by context, the protocol tests local weight robustness by perturbing each weight by ±10% individually and proportionally renormalizing the remaining weights so that the total remains 1.00. The resulting coefficients should therefore be interpreted as protocol-specific design settings that can be recalibrated for artistic, historical, scientific, or commercial exhibitions.

Manual layout generation
The manual layout was created as the baseline condition. The six thematic zones were arranged in a conventional narrative sequence from entrance to exit. The rest area was placed near the middle section of the route. The initial main-pathway width was set to 2.2 m. Interaction nodes were placed near the entrance of each thematic zone and at major route-turning points. The manual layout was checked against all feasibility constraints. Zone boundaries were adjusted only when a constraint was violated. After the layout became feasible, total route length, visible frontage ratio, maximum local density, environmental-comfort penalty, interaction-spacing coefficient, and total spatial cost were recorded.

Standard simulated annealing
The feasible manual layout was used as the initial state. The initial temperature was set to 100, the cooling coefficient to 0.95, the maximum number of iterations to 1,500, and the stagnation threshold to 200 iterations. The algorithm was run with 30 independent random seeds. These values were operational protocol settings used to define a matched computational budget; they were not presented as literature-derived universal constants or outcome-tuned optima. T₀ = 100 permitted broad early exploration, α = 0.95 provided gradual cooling, 1,500 iterations provided each run with the same upper search budget, and the 200-iteration stagnation threshold prevented prolonged continuation after no improvement. The same temperature and maximum-iteration settings were used for the adaptive method so that differences were attributable to proposal scheduling and reheating rather than to a larger nominal search budget.

At each iteration, one neighboring layout was generated by applying one move: moving one thematic zone by 0.5–2.0 m, swapping the sequence positions of two thematic zones, adjusting one pathway segment by 0.1–0.3 m, or moving one interaction node by 0.5–1.5 m. A proposed layout was rejected immediately if it violated any feasibility constraint.

If the proposed layout was feasible and had a lower spatial cost, it was accepted. If it had a higher spatial cost, it was accepted according to the probability equation:

where ΔF is the increase in spatial cost, and T is the current temperature. The temperature after each iteration was updated using:

T_new = 0.95T_old

Each run was stopped when the maximum iteration count was reached or when the best spatial cost did not improve for 200 consecutive iterations. Simulated annealing was considered suitable for this task because exhibition layout optimization is a combinatorial spatial problem that cannot be solved efficiently by exhaustive search.

Standard simulated annealing was used as the primary numerical algorithmic benchmark because it shared the same layout encoding, feasibility rules, objective function, initialization, temperature schedule, and computational budget as the adaptive condition. Standard simulated annealing was the sole numerical metaheuristic comparator in this study and therefore functioned as a matched ablation-like baseline for the added proposal scheduling and reheating at the workflow level. Genetic algorithms, particle swarm optimization, ant colony optimization, and learning-based optimizers were not part of the experiment; accordingly, performance claims were restricted to the matched standard-SA baseline. For each run, the random seed, initial spatial cost, final spatial cost, improvement percentage, number of iterations to the best solution, runtime, acceptance rate, and feasibility status were stored. Improvement percentage was calculated using the equation:

Adaptive simulated annealing with reheating
The same initial layout, feasibility constraints, initial temperature, cooling coefficient, maximum iteration count, and 30 random seeds as the standard simulated annealing condition were used. The adaptive algorithm differed only in its stage-dependent move-class probabilities and reheating rule, while retaining the standard Metropolis acceptance rule for feasible candidate layouts. Four proposal move classes were defined: local displacement (L), zone-sequence swap (S), pathway-width adjustment (W), and interaction-node relocation (N). During the first 40% of iterations, the move-class probabilities were set to pL = 0.20, pS = 0.35, pW = 0.30, and pN = 0.15. During the final 60%, they were set to pL = 0.35, pS = 0.15, pW = 0.20, and pN = 0.30. This change in move-class frequency shifted the search from broader sequence/pathway exploration toward local spatial refinement and adjustment of interaction nodes.

At iteration t, the full proposal density was expressed as q(x′|x,t) = pm(t)qm(x′|x), where m ∈ {L,S,W,N} represented the selected move class and pm(t) represented its phase-specific probability. For local displacement, one of six thematic zones was selected uniformly, a displacement direction was drawn uniformly on [0,2π), and a displacement magnitude was drawn uniformly on [0.5,2.0] m; therefore, qL was proportional to (1/6)(1/2π)(1/1.5). For a zone-sequence swap, one of the 15 unordered zone pairs was selected uniformly, giving qS = 1/15. For pathway-width adjustment, one of J adjustable pathway segments was selected uniformly, and a signed change was drawn uniformly from [−0.3,−0.1] ∪ [0.1,0.3] m, giving qW = (1/J)(1/0.4). For interaction-node relocation, one of K current interaction nodes was selected uniformly, a direction was drawn uniformly on [0,2π), and a displacement magnitude was drawn uniformly on [0.5,1.5] m, giving qN proportional to (1/K)(1/2π)(1/1.0). Constraint-violating proposals were rejected and contributed a self-transition.

For every reversible feasible move in this implementation, the conditional proposal kernel was symmetric: q_m(x′|x) = q_m(x|x′). Because the same phase-specific move-class probability p_m(t) was applied to the forward and reverse transition at a given iteration, q(x|x′,t)/q(x′|x,t) = 1. The acceptance probability, therefore, is reduced to the standard simulated-annealing Metropolis rule, A(x→x′) = min{1, exp[−(C(x′)−C(x))/T]}. No non-trivial Hastings correction was applied; the method is therefore termed adaptive simulated annealing with reheating rather than a Metropolis-Hastings sampler²⁵.

Reheating was applied when the best spatial cost did not improve for 150 consecutive iterations, thereby intentionally intervening before the 200-iteration stagnation stop used in standard simulated annealing. The current temperature was increased by 10%, and up to 3 reheating events were allowed per run. The same algorithm-performance variables as in the standard simulated annealing condition were stored. The experiment evaluated the combined stage-dependent proposal schedule plus reheating configuration and therefore did not estimate the independent causal contribution of each component. Stepwise pseudocode for the exact proposal, feasibility, Metropolis acceptance, temperature update, reheating, and output storage sequence was provided in Supplementary File 3.

T_reheated = 1.10T_current

Final layouts
One final layout was selected for each condition. The feasible manual layout was used for the manual condition. Under the standard simulated annealing conditions, the run with the lowest final spatial cost among the 30 runs was selected. For the adaptive simulated annealing with reheating condition, the feasible run with the lowest final spatial cost among the 30 runs was selected. Before the selected layouts were exported, a final feasibility check confirmed that all zones were inside the boundary, no zones overlapped, the route was continuous, the entrance and exit were unchanged, interaction-node clearance was at least 1.2 m, maximum density remained below 1.50 persons/m², and all thematic zones were reachable from the main route.

Virtual exhibition scenes
Three virtual exhibition scenes were built in Unity 2022.3.22f1 LTS (Unity Technologies) using XR Interaction Toolkit 2.5.4. The scenes were presented through a Meta Quest 2 head-mounted display (Meta Platforms) using six-degree-of-freedom head and controller tracking. Exhibition content, visual style, object models, signage style, lighting assets, ambient sound, interaction mechanism, and navigation instructions were kept identical across the three scenes. Only spatial arrangement, route sequence, pathway width, and interaction-node placement varied.

The virtual camera height was set to 1.65 m, and the walking speed was set to 1.2 m/s. Teleportation was disabled. The same starting trigger at the entrance and the same completion trigger at the exit were used. The interaction-node trigger radius was set to 1.0 m. Whether each interaction node was visited was recorded.

The same six thematic contents were used in all scenes. Each theme was assigned to its corresponding zone, regardless of layout conditions. Wall height, partition style, media display size, text density, and exhibit object scale were kept constant. Virtual-reality environments were considered appropriate for this protocol because they enabled the examination of spatial presence, route clarity, and visitor experience under controlled layout conditions²⁶.

The hardware, software, environmental-monitoring tools, questionnaire/codebook files, and analysis resources required to reproduce the protocol were listed in the Table of Materials and organized as Supplementary Files 1–3. Research resources with registered Research Resource Identifiers (RRIDs) were listed by RRID in the Table of Materials.

Participant session
One participant was tested at a time. The participant sat for 2 min before the session. The head-mounted display was fitted, and the interpupillary distance was adjusted according to the participant's comfort. A 2 min practice scene that was not part of the exhibition was provided. The practice scene was used only to familiarize the participant with movement and interaction.

Because one participant was tested at a time, crowding in the protocol was represented by model-based density estimates rather than emergent simultaneous group movement. Multi-user co-presence, interpersonal avoidance, and dynamic crowd interactions were therefore not directly simulated and were considered when interpreting crowd-related outcomes.

After practice, the assigned exhibition scene was started. The participant was instructed to enter the exhibition, follow the route naturally, interact with marked nodes, and exit after completing all six thematic zones. Additional route guidance was provided only if the participant could not proceed for more than 30 s. Completion time, dwell time, walking distance, hesitation count, interaction-node visits, and trajectory coordinates were recorded automatically.

The session ended when the participant reached the exit trigger. The head-mounted display was removed, and the participant was allowed to rest for 3 min. The participant completed the post-experience questionnaire immediately after the rest period.

Behavioral, environmental, and questionnaire outcomes
Completion time was defined as the time from entrance-trigger activation to exit-trigger activation. Dwell time was defined as the total time spent inside thematic zones and interaction-node areas. Walking distance was defined as cumulative path length from trajectory coordinates. Hesitation count was defined as the number of pauses longer than 3 s outside interaction-node areas. Heatmap coverage was calculated using:

Average illuminance was recorded using a Testo 540 illuminance meter (Testo SE & Co. KGaA), sound pressure level using a Testo 816-1 Class 2 sound level meter (Testo SE & Co. KGaA), carbon-dioxide concentration using a Testo 535 CO₂ measuring instrument (Testo SE & Co. KGaA), and ambient temperature using a Testo 605i thermohygrometer (Testo SE & Co. KGaA). The same monitoring positions were used across the three scene conditions. Illuminance was recorded in lx, sound pressure level in dB(A), carbon dioxide in ppm, and temperature in °C.

Presence and spatial-presence domains were measured using the 7-point scoring structure specified in the study protocol. These constructs were interpreted with reference to the validated Presence Questionnaire (PQ) framework of Witmer and Singer and the Igroup Presence Questionnaire (IPQ) framework of Schubert et al.²⁷. The study variables were reported as domain-level 7-point scores rather than as standard PQ or IPQ total scores. For simulator sickness, the Simulator Sickness Questionnaire symptom framework was used together with the prespecified 0–30 study summary variable; higher values indicated greater discomfort. This 0–30 study summary was reported separately from the standard weighted SSQ Total Severity score, consistent with the distinction between simulator-sickness measurement conventions and cybersickness reporting²⁸. Interaction quality, wayfinding clarity, visual comfort, acoustic comfort, thermal comfort, perceived crowding, cognitive load, and overall satisfaction were measured using the study-specific, multi-item, 7-point rating scales. Supplementary File 2 documented the construct source, score range, and reporting convention for each domain.

Study outcomes
The primary algorithmic outcome was defined as the final spatial cost. The primary visitor-experience outcome was defined as overall satisfaction. Secondary algorithmic outcomes were defined as the improvement percentage, the number of iterations to the best solution, the runtime, and the acceptance rate. Secondary visitor-experience outcomes were defined as presence, spatial presence, interaction quality, wayfinding clarity, visual comfort, acoustic comfort, thermal comfort, perceived crowding, cognitive load, simulator sickness, completion time, dwell time, walking distance, hesitation count, and heatmap coverage. Completion time and walking distance were used to evaluate route efficiency. Hesitation count and wayfinding clarity were used to evaluate navigation quality. Presence, spatial presence, interaction quality, and dwell time were used to evaluate immersive engagement. Perceived crowding, cognitive load, comfort ratings, and simulator sickness were used to evaluate experiential burden.

Data cleaning and quality control
All participant records were checked before analysis. It was confirmed that each record had a single participant identifier, a single condition label, complete behavioral logs and questionnaire scores, and no duplicate identifiers. Presence, spatial-presence, and study-specific experience ratings were restricted to their defined 1–7 ranges. The simulator-sickness study summary variable was restricted to its prespecified 0–30 range. The questionnaire/codebook file was checked to confirm that it documented the construct source, response range, domain construction, and derived-score definitions used in the analysis.

A participant record was excluded if the session was not completed, completion time was less than 3 min or greater than 25 min, heatmap coverage was less than 10%, the trajectory log was incomplete or technically invalid, walking distance was less than 20 m in conjunction with an incomplete/invalid trajectory record, or the participant requested early termination. No upper walking-distance cutoff was applied; walking distance was retained as a continuous study outcome across its valid observed range. An algorithm run was excluded from layout selection if it violated any feasibility constraint. Random seeds, layout files, algorithm outputs, questionnaire/codebook files, and analysis scripts were preserved for reproducibility. Random-seed preservation was necessary because stochastic optimization outputs could vary with initialization and proposal behavior²⁹.

Algorithm performance
The 30 standard simulated annealing runs and 30 adaptive simulated annealing with reheating runs were analyzed. Initial spatial cost, final spatial cost, improvement percentage, iterations to best solution, runtime, and acceptance rate were summarized as mean ± standard deviation (SD), and 95% confidence intervals were reported for the group means and between-algorithm differences.

Normality was assessed using quantile-quantile (Q-Q) plots and the Shapiro-Wilk test. Homogeneity of variance was assessed using Levene's test. The two algorithmic conditions were compared using independent-samples t tests when assumptions were met. Mann-Whitney U tests were used when assumptions were not met. Two-sided p values, 95% confidence intervals, and effect sizes were reported. Cohen's d was calculated using the equation

where:

Rank-biserial correlation was used for nonparametric comparisons. Sensitivity analysis was conducted by changing each objective-function weight by ±10% individually and proportionally renormalizing the remaining four weights so that the total remained 1.00. The final spatial cost and improvement percentage were recalculated for each alternative weight vector. The algorithmic comparison was considered stable when the adaptive simulated annealing with reheating condition retained a lower final spatial cost across the alternative weight settings.

Participant outcome analysis
Participant outcomes across the three layout conditions were analyzed using IBM SPSS Statistics 27.0 (IBM Corp.). Continuous variables were reported as mean ± SD, and categorical variables were reported as counts and percentages. Normality was assessed using Q-Q plots and the Shapiro-Wilk test. Homogeneity of variance was assessed using Levene's test. One-way analysis of variance (ANOVA) was used for normally distributed outcomes with acceptable homogeneity of variance. Welch's ANOVA was used when the assumption of homogeneity of variance was violated. Kruskal-Wallis tests were used for non-normal outcomes.

Pairwise comparisons were conducted among the manual layout, standard simulated annealing layout, and adaptive simulated annealing with reheating layout. The three pairwise comparisons within each outcome were adjusted using the Holm method. The 95% confidence intervals were reported together with adjusted p-values. Eta-squared was reported for standard ANOVA, omega-squared for Welch's ANOVA, epsilon-squared for Kruskal-Wallis tests, and standardized mean differences for pairwise comparisons. As a supplementary robustness analysis, pairwise Welch contrasts were calculated from the group mean, SD, and n = 60 per group. Welch degrees of freedom, two-sided p values, Holm-adjusted p values, 95% CIs for mean differences, and Hedges g were calculated. This supplementary analysis used the group-level statistics and was presented in Supplementary Table 1.

The randomized 1:1:1 three-group comparison was treated as the primary analysis. Age group, gender, education level, previous virtual-reality experience, and museum/exhibition-visiting frequency were recorded before allocation to characterize the sample and identify obvious imbalance. The trial was not designed or powered for subgroup interaction tests, and no prespecified moderator model was included; these characteristics were therefore treated as contextual variables rather than demonstrated moderators. Random allocation provided design-based control over baseline characteristics, while the residual influence of prior VR familiarity was explicitly retained as a limitation. Eta-squared was calculated using

Epsilon-squared for Kruskal-Wallis tests was calculated as:

where H is the Kruskal-Wallis test statistic, k is the number of groups, and n is the total sample size.

Overall satisfaction, presence, wayfinding clarity, perceived crowding, cognitive load, completion time, walking distance, hesitation count, and heatmap coverage were prioritized in the interpretation because these variables directly reflected spatial efficiency and immersive visitor experience.

Resultados

Fluxo de participantes e integridade dos dados
Um total de 180 participantes concluiu o experimento com a exposição imersiva e foi incluído na análise final. As três condições de layout foram balanceadas, com 60 participantes alocados ao layout manual, 60 ao layout de simulated annealing padrão e 60 ao layout de simulated annealing adaptativo com reaquecimento. Nenhum registro de participante foi excluído após o controle de qualidade dos dados. Todos os registros comportamentais e os escores dos questionários pós-experiência foram completos. As medições ambientais foram registradas como verificações de controle experimental, e não como desfechos dos participantes; as mesmas posições de monitoramento e faixas-alvo previamente especificadas foram utilizadas nas três condições de cena, e essas variáveis não foram incluídas na análise inferencial entre condições.

A análise final incluiu 180 registros de sessões com participantes e 60 execuções do algoritmo a partir das duas condições de otimização. O layout manual serviu como linha de base não otimizada. As condições de simulated annealing padrão e simulated annealing adaptativo com reaquecimento incluíram cada uma 30 execuções independentes de otimização. Os principais resultados algorítmicos, comportamentais e dos questionários são resumidos na Tabela 2.

Confiabilidade do questionário e distribuição das pontuações
Antes de comparar as condições de layout, examinou-se a consistência interna dos domínios do questionário composto por múltiplos itens. Os domínios do questionário apresentaram confiabilidade aceitável a boa, com valores alfa de Cronbach variando de 0,78 a 0,91. Presença, presença espacial, qualidade da interação, clareza na orientação, avaliações relacionadas ao conforto, carga cognitiva e satisfação geral atenderam todos ao limiar pré-definido de confiabilidade de 0,70.

As distribuições dos escores também foram revisadas antes da comparação entre grupos. Nenhum efeito teto ou efeito chão substancial foi observado para o resultado primário de experiência do visitante. A satisfação geral, a sensação de presença, a clareza na orientação espacial e a carga cognitiva apresentaram variabilidade suficiente entre as três condições de layout. Os escores de enjoo simulador apresentaram assimetria positiva, como esperado em exposições breves à realidade virtual, e foram, portanto, interpretados com base em análises distribucionais e testes de sensibilidade não paramétricos.

Desempenho do algoritmo
O algoritmo de recozimento simulado adaptativo com reaquecimento produziu um custo espacial final menor do que o recozimento simulado padrão. O custo espacial final médio foi de 0,475 ± 0,019 (IC 95%, 0,468–0,482) para o recozimento simulado padrão e de 0,424 ± 0,016 (IC 95%, 0,418–0,430) para o SA-R Adaptativo. A diferença média entre algoritmos (Adaptativo − Padrão) foi de −0,051 (IC 95%, −0,060 a −0,042), com t de Welch = 11,25, p < 0,001 e d de Cohen = 2,90.

A porcentagem de melhoria foi maior na condição do algoritmo adaptativo: 24,91% ± 3,22% para a têmpera simulada padrão e 32,54% ± 3,29% para o SA-R Adaptativo, uma diferença média de +7,63 pontos percentuais (IC 95%, 5,95–9,31; t de Welch = 9,07; p < 0,001; d = 2,34). O SA-R Adaptativo alcançou a melhor solução em 722,20 ± 90,19 iterações, contra 925,47 ± 86,38 para a têmpera simulada padrão, uma diferença de −203,27 iterações (IC 95%, −248,91 a −157,63; t de Welch = 8,92; p < 0,001; d = 2,30).

O tempo de execução foi moderadamente maior para o SA-R Adaptativo. O tempo médio de execução aumentou de 47,83 ± 9,42 s para 55,86 ± 9,49 s, um aumento médio de 8,03 s (IC 95%, 3,14–12,92; t de Welch = 3,29; p = 0,002; d = 0,85), correspondendo a um aumento relativo de 16,8%. A taxa de aceitação aumentou de 0,294 ± 0,045 para 0,372 ± 0,054, uma diferença média de +0,078 (IC 95%, 0,052–0,104; t de Welch = 6,08; p < 0,001; d = 1,57). Em contrapartida, o custo espacial final médio foi 10,7% menor, e o número de iterações até a melhor solução foi 22,0% menor. Isso é interpretado como um custo computacional moderado dentro do tamanho do problema testado, e não como evidência de superioridade computacional universal.

As curvas de convergência mostraram que o algoritmo de recozimento simulado adaptativo com reaquecimento reduziu o custo espacial mais rapidamente durante a fase inicial de busca e manteve uma trajetória de custo mais baixa nas iterações posteriores. Em execuções independentes, o algoritmo adaptativo apresentou numericamente menor variabilidade no custo espacial final; essa diferença descritiva não foi submetida a um teste formal separado de variância. Os resultados de desempenho do algoritmo, incluindo custo espacial final, porcentagem de melhoria, número de iterações até a melhor solução, tempo de execução, taxa de aceitação e curvas representativas de convergência, são apresentados na Figura 2.

Resultados da experiência do visitante
A satisfação geral diferiu entre as três condições de layout. Os participantes na condição de layout manual relataram uma média de 3,59 ± 0,45 (IC 95%, 3,47–3,71), o layout de simulated annealing padrão apresentou uma média de 3,96 ± 0,44 (IC 95%, 3,85–4,07) e o layout de simulated annealing adaptativo com reaquecimento obteve uma média de 4,37 ± 0,31 (IC 95%, 4,29–4,45). O efeito entre condições foi grande. A satisfação geral não foi um componente da função de custo espacial e, portanto, não é diretamente otimizada pelo algoritmo.

Presença e presença espacial seguiram o mesmo padrão. A presença aumentou de 3,77 ± 0,56 na condição de layout manual para 3,99 ± 0,55 na condição de recozimento simulado padrão e 4,28 ± 0,42 na condição de recozimento simulado adaptativo com reaquecimento. A presença espacial aumentou de 3,75 ± 0,64 para 3,96 ± 0,63 e 4,27 ± 0,47 nas mesmas três condições.

A qualidade da interação e a clareza na orientação também melhoraram com os layouts otimizados. A qualidade da interação aumentou de 3,74 ± 0,56 na condição de layout manual para 4,00 ± 0,57 na condição de recozimento simulado padrão e 4,24 ± 0,57 na condição de recozimento simulado adaptativo com reaquecimento. A clareza na orientação aumentou de 3,61 ± 0,58 para 3,90 ± 0,57 e 4,17 ± 0,48, respectivamente.

Os layouts otimizados reduziram os indicadores de experiência negativa. A percepção de aglomeração diminuiu de 3,01 ± 0,49 na condição de layout manual para 2,75 ± 0,55 na condição de recozimento simulado padrão e 2,56 ± 0,45 na condição de recozimento simulado adaptativo com reaquecimento. A carga cognitiva diminuiu de 3,21 ± 0,48 para 2,87 ± 0,52 e 2,73 ± 0,44. A doença do simulador foi mais baixa na condição de layout adaptativo, diminuindo de 2,52 ± 0,55 na condição de layout manual para 2,44 ± 0,58 na condição de recozimento simulado padrão e 2,12 ± 0,56 na condição de recozimento simulado adaptativo com reaquecimento.

As classificações relacionadas ao conforto mostraram melhorias consistentes, mas mais moderadas. O conforto visual aumentou de 3,67 ± 0,44 na condição de layout manual para 3,87 ± 0,44 na condição de recozimento simulado padrão e 4,07 ± 0,45 na condição de recozimento simulado adaptativo com reaquecimento. O conforto acústico aumentou de 3,64 ± 0,52 para 3,75 ± 0,42 e 3,97 ± 0,44. O conforto térmico aumentou de 3,69 ± 0,46 para 3,79 ± 0,32 e 3,94 ± 0,44. Os principais resultados relacionados à experiência do visitante e comportamentais são apresentados na Figura 3.

Resultados comportamentais
Os dados de trajetória comportamental corroboraram os achados do questionário. O tempo de conclusão diminuiu ao longo das três condições de layout. Os participantes na condição de layout manual precisaram de 19,11 ± 2,63 min para concluir a exposição, comparados com 17,42 ± 2,77 min na condição de recozimento simulado padrão e 14,93 ± 2,32 min na condição de recozimento simulado adaptativo com reaquecimento.

A distância percorrida a pé mostrou uma redução semelhante. A distância média percorrida foi de 234,88 ± 24,34 m na condição de layout manual, 217,95 ± 24,33 m na condição de simulated annealing padrão e 201,86 ± 23,47 m na condição de simulated annealing adaptativo com reaquecimento. A contagem de hesitações também diminuiu, de 7,10 ± 1,80 na condição de layout manual para 5,51 ± 1,79 na condição de simulated annealing padrão e 4,07 ± 1,99 na condição de simulated annealing adaptativo com reaquecimento.

O tempo de permanência e a cobertura do mapa de calor aumentaram nas configurações otimizadas. O tempo de permanência aumentou de 11,17 ± 2,03 min na condição de layout manual para 12,24 ± 2,04 min na condição de recozimento simulado padrão e 13,39 ± 2,28 min na condição de recozimento simulado adaptativo com reaquecimento. A cobertura do mapa de calor aumentou de 66,18% ± 9,40% para 74,14% ± 7,93% e 84,40% ± 9,47%, respectivamente.

Esses achados indicam que o layout adaptativo não simplesmente encurtou o percurso. Reduziu movimentos ineficientes e hesitações, aumentando ao mesmo tempo o tempo de permanência e a cobertura espacial.

Disposição espacial e distribuição de trajetórias
Os layouts otimizados apresentaram diferenças visíveis na organização dos percursos e na cobertura espacial. Em comparação com o layout manual, o layout com têmpera simulada padrão reduziu mudanças desnecessárias de direção nos percursos e melhorou a continuidade entre as zonas temáticas. O layout com têmpera simulada adaptativa com reaquecimento produziu ainda uma distribuição mais equilibrada das zonas de exposição e dos nós de interação, com menos pontos de congestionamento local ao longo do percurso principal.

Os mapas de calor das trajetórias mostraram que os participantes na condição de layout adaptativo percorreram uma proporção maior do salão de exposições, mantendo distâncias caminhadas mais curtas e menos hesitações. Na condição de layout manual, as trajetórias foram mais concentradas em torno de vários pontos de virada e áreas de transição. Nas condições padrão de recozimento simulado, a distribuição das trajetórias tornou-se mais contínua, mas ainda exibia várias regiões locais de movimento repetido. No recozimento simulado adaptativo com reaquecimento, o padrão de trajetória foi mais amplo e distribuído de forma mais uniforme pelo espaço expositivo. Os layouts espaciais e os mapas de calor das trajetórias dos visitantes são apresentados na Figura 4.

Comparação estatística dos resultados dos participantes
As comparações entre grupos mostraram diferenças claras entre condições nos desfechos primários e secundários principais. A satisfação geral diferiu significativamente entre as condições, com a pontuação mais alta observada na condição de recozimento simulado adaptativo com reaquecimento. A cobertura do mapa de calor, o tempo de conclusão, a contagem de hesitações, a distância percorrida, a clareza na localização de caminhos e a sensação de presença também apresentaram fortes efeitos entre condições.

Os maiores efeitos foram observados para a cobertura do mapa de calor, satisfação geral, contagem de hesitações e tempo de conclusão. A cobertura do mapa de calor mostrou um grande efeito entre condições, com η² = 0.413. A satisfação geral também mostrou um efeito grande, com η² = 0.386. A contagem de hesitações e o tempo de conclusão mostraram efeitos grandes, com η² = 0.311 e η² = 0.311, respectivamente. A distância percorrida mostrou um efeito moderado a grande, com η² = 0.242.

As análises de sensibilidade pareadas apoiaram as principais comparações entre os três grupos. Em relação ao recozimento simulado padrão, o SA-R Adaptativo aumentou a satisfação geral em 0,41 pontos (IC 95%, 0,272–0,548; p ajustado < 0,001; Hedges g = 1,07), a sensação de presença em 0,29 (IC 95%, 0,113–0,467; p ajustado = 0,003; g = 0,59) e a clareza na orientação espacial em 0,27 (IC 95%, 0,079–0,461; p ajustado = 0,012; g = 0,51). Reduziu o tempo de conclusão em 2,49 min (IC 95%, −3,414 a −1,566; p ajustado < 0,001; g = −0,97), a distância percorrida em 16,09 m (IC 95%, −24,733 a −7,448; p ajustado < 0,001; g = −0,67) e a contagem de hesitações em 1,44 (IC 95%, −2,124 a −0,756; p ajustado < 0,001; g = −0,76), ao mesmo tempo em que aumentou a cobertura do mapa de calor em 10,26 pontos percentuais (IC 95%, 7,101–13,419; p ajustado < 0,001; g = 1,17). A percepção de aglomeração foi 0,19 pontos menor (IC 95%, −0,372 a −0,008; p ajustado = 0,041; g = −0,38) e o índice resumido de enjoo no simulador na escala de 0–30 foi 0,32 pontos menor (IC 95%, −0,526 a −0,114; p ajustado = 0,005; g = −0,56). Os resultados completos das três comparações para todos os desfechos dos participantes estão relatados na Tabela Suplementar 1.

As suposições de distribuição e de variância foram avaliadas utilizando gráficos Q-Q, testes de Shapiro-Wilk e testes de Levene antes da escolha da alternativa paramétrica ou robusta previamente especificada. Testes de sensibilidade não paramétricos foram utilizados para resultados claramente não normais. As comparações aos pares foram ajustadas com o método de Holm, e intervalos de confiança de 95% são apresentados para as médias principais dos grupos, diferenças algorítmicas entre grupos, barras de erro das figuras e contrastes complementares de estatísticas resumidas aos pares. Nenhum efeito de subgrupo ou de moderador é inferido a partir das covariáveis contextuais, pois essas análises não foram previamente especificadas nem tinham poder estatístico adequado.

Vários desfechos em nível de participante fornecem validação convergente além das variáveis diretamente minimizadas pela função de custo espacial. Satisfação geral, presença, carga cognitiva, enjoo simulador, tempo de permanência e cobertura do mapa de calor não são termos explícitos na função objetiva. Assim, as diferenças entre layouts quanto a esses aspectos ampliam a avaliação para além de uma simples reexpressão das penalidades de comprimento de rota ou aglomeração, embora continuem sendo medidos dentro do mesmo experimento controlado de realidade virtual e não devam ser interpretados como validação totalmente independente no mundo real.

Análise de sensibilidade
A análise de sensibilidade variou individualmente cada peso da função objetivo em ±10% e renormalizou proporcionalmente os pesos restantes para manter um peso total de 1,00. Nas diferentes configurações de pesos, a condição de recozimento simulado adaptativo com reaquecimento manteve o menor custo espacial médio final. A direção da comparação permaneceu inalterada quanto ao custo espacial final, à porcentagem de melhoria e ao número de iterações até a melhor solução. Esses resultados indicam robustez local frente a perturbações moderadas nos pesos, mas não comprovam que o mesmo vetor de pesos seja adequado para outros tipos de exposições.

A análise de estabilidade indica que o algoritmo adaptativo não dependia exclusivamente de uma única configuração nominal de pesos. O padrão de experiência do visitante também foi coerente com os resultados algorítmicos: o layout com menor custo espacial apresentou a maior satisfação, presença mais intensa, orientação mais clara e cobertura mais ampla no mapa de calor.

A implementação é orientada por parâmetros, em vez de estar codificada para um único plano de andar: os limites do corredor, resolução da grade, número de zonas e área permitida, faixa de largura dos caminhos, limite máximo de densidade, quantidade de nós de interação, alvos ambientais e pesos objetivos são valores externos de configuração. Essas entradas podem ser substituídas sem alterar a lógica de busca de proposta/aceitação/reaquecimento, proporcionando portabilidade estrutural para outros layouts codificados. Esta é uma característica de arquitetura de software, não uma evidência empírica de generalização; o desempenho foi demonstrado apenas para o cenário atual de um único andar retangular de 36 m x 24 m.

Resumo dos resultados
No cenário de exposição de um único andar testado, com dimensões de 36 m x 24 m, o método de recozimento simulado adaptativo com reaquecimento gerou o menor custo espacial, a maior porcentagem de melhoria e o perfil mais favorável de experiência do participante entre as três condições de layout avaliadas. Em comparação com o layout manual, o layout adaptativo proporcionou maior satisfação, sensação mais intensa de presença, orientação mais clara, menor sensação de aglomeração e carga cognitiva, tempo de conclusão e distância percorrida menores, menos eventos de hesitação, tempo de permanência mais longo e cobertura mais ampla no mapa de calor. Esses resultados descrevem o desempenho sob a função objetiva predefinida e as condições experimentais e não devem ser interpretados como prova de um layout de exposição universalmente ideal. Em comparação com o recozimento simulado padrão, o algoritmo adaptativo apresentou desempenho de otimização mais robusto e melhores resultados em nível de participantes, embora com um aumento modesto no tempo de execução. Os resultados combinados dos algoritmos, comportamentos, questionários e mapas de calor de trajetória apoiam o fluxo de trabalho proposto de otimização de layout para o projeto ambiental de espaços expositivos imersivos.

Disponibilidade de dados
Os materiais de dados brutos associados ao presente estudo estão disponíveis no Figshare: Zhang, Guangping; Hui, Xianghui; Wang, Hanye (2026). Otimização do Design de Espaços Expositivos Imersivos Utilizando Simulated Annealing Adaptativo com Reaquecimento e Avaliação em Realidade Virtual. figshare. Conjunto de Dados. https://doi.org/10.6084/m9.figshare.33313611.v1

Figura 1: Fluxo de trabalho para a otimização do layout de espaços expositivos imersivos e avaliação em realidade virtual. O fluxo de trabalho inclui a construção do modelo do espaço expositivo, definição de variáveis de layout e restrições de viabilidade, geração manual de layouts, otimização por recozimento simulado padrão, otimização por recozimento simulado adaptativo com reaquecimento, seleção do layout final, construção da cena virtual, testagem com participantes, coleta de dados comportamentais e de questionários e análise estatística. A figura resume a sequência metodológica completa utilizada para vincular a otimização do design espacial à avaliação da experiência imersiva. Nenhuma subdivisão de painéis ou notação estatística é utilizada nesta figura. Clique aqui para visualizar uma versão maior desta figura.

Figura 2: Desempenho do algoritmo da têmpera simulada padrão e da têmpera simulada adaptativa com reaquecimento. (A) Custo espacial final ao longo de execuções independentes de otimização. (B) Percentual de melhoria do custo espacial inicial ao final. (C) Número de iterações necessárias para alcançar a melhor solução. (D) Tempo de execução em segundos. (E) Taxa de aceitação durante o processo de busca. (F) Curvas representativas de convergência mostrando o custo espacial ao longo das iterações. SA padrão indica têmpera simulada padrão; SA adaptativa-R indica têmpera simulada adaptativa com reaquecimento. Os painéis A–E incluem n = 30 execuções independentes de otimização por condição algorítmica. Marcadores/barras centrais representam as médias dos grupos, e as barras de erro representam intervalos de confiança de 95% da média; pontos dispersos individuais por execução não são exibidos. Comparações inferenciais entre algoritmos são relatadas na Tabela 2 com valores p exatos e tamanhos de efeito de Cohen’s d. O painel F mostra trajetórias representativas de convergência e é descritivo, não constituindo um teste inferencial adicional. Abreviações: CI = intervalo de confiança; SA = têmpera simulada; SA-R = têmpera simulada com reaquecimento. Clique aqui para visualizar uma versão maior desta figura.

Figura 3: Resultados da experiência do visitante e comportamentais nas três condições de layout. (A) Satisfação geral. (B) Presença. (C) Clareza na orientação. (D) Percepção de aglomeração. (E) Carga cognitiva. (F) Tempo de conclusão. (G) Distância percorrida. (H) Contagem de hesitações. (I) Cobertura do mapa de calor. Os grupos são layout manual, SA padrão (recozimento simulado padrão) e SA-R adaptativo (recozimento simulado adaptativo com reaquecimento), com n = 60 participantes por grupo. Os marcadores pretos representam as médias dos grupos e as barras de erro verticais representam os intervalos de confiança de 95% da média; a dispersão individual dos participantes não é exibida. Os resultados foram comparados entre os três grupos utilizando a estrutura pré-especificada de ANOVA/alternativa robusta descrita no Protocolo; os valores exatos de p e os tamanhos do efeito estão indicados na Tabela 2. Abreviaturas: CI = intervalo de confiança; ANOVA = análise de variância; SA = recozimento simulado; SA-R = recozimento simulado com reaquecimento. Clique aqui para visualizar uma versão maior desta figura.

Figura 4: Disposições espaciais e mapas de calor das trajetórias dos visitantes nas três condições de layout. (A) Layout manual da exposição. (B) Layout com recozimento simulado padrão. (C) Layout com recozimento simulado adaptativo com reaquecimento. (D) Mapa de calor das trajetórias dos visitantes na condição de layout manual. (E) Mapa de calor das trajetórias dos visitantes na condição de recozimento simulado padrão. (F) Mapa de calor das trajetórias para o recozimento simulado adaptativo com reaquecimento. Os símbolos esquemáticos indicam a entrada, saída, zonas temáticas, área de descanso, nós de interação e rota principal, conforme indicado na legenda embutida. A escala de densidade nos painéis D–F varia de baixa a alta densidade de trajetória, e cada mapa de calor resume n = 60 sessões de participantes na condição correspondente. Os painéis A–C são esquemas de layout, e os painéis D–F são visualizações descritivas de trajetórias; nenhuma barra de erro ou notação de significância é utilizada nesta figura. Clique aqui para visualizar uma versão maior desta figura.

Categoria de parâmetro	Parâmetro	Valor / Configuração	Papel no protocolo
Espaço de exposição	Tamanho do salão	36 m × 24 m	Limite espacial fixo
Espaço de exposição	Área total do piso	864 m²	Área da base do modelo
Espaço de exposição	Altura do teto	4,5 m	Parâmetro da cena virtual
Pontos de acesso	Largura da entrada	3,0 m	Ponto de acesso fixo
Pontos de acesso	Largura da saída	3,0 m	Ponto de acesso fixo
Zona funcional	Número de zonas temáticas	6	Objetos principais do layout
Zona funcional	Faixa de área da zona temática	80–130 m²	Restrição de viabilidade
Zona funcional	Corredores de transição	2	Elementos de conexão de rota
Zona funcional	Área de descanso	40 m²	Espaço funcional fixo
Circulação	Largura do caminho principal	1,8–3,5 m	Variável de otimização
Circulação	Largura inicial do caminho manual	2,2 m	Configuração inicial do layout
Circulação	Comprimento máximo da rota de referência	120 m	Valor de normalização para o custo de distância percorrida
Interação	Nós de interação	8–12	Variável de otimização
Interação	Raio de ativação do nó de interação	1,0 m	Configuração de interação em realidade virtual
Interação	Raio de desobstrução do nó de interação	≥1,2 m	Restrição de viabilidade
Análise espacial	Tamanho da grade	0,5 m × 0,5 m	Cálculo de visibilidade, mapa de calor e densidade
Análise de visibilidade	Intervalo dos raios de linha de visão	0,5 m	Cálculo de acessibilidade visual
Agloomeração	Limiar de densidade local	≤1,50 pessoas/m²	Restrição de viabilidade e referência de custo de aglomeração
Conforto ambiental	Iluminância alvo	300–500 lx	Componente da penalidade de conforto ambiental
Conforto ambiental	Nível de pressão sonora alvo	45–60 dB(A)	Componente da penalidade de conforto ambiental
Conforto ambiental	Dióxido de carbono alvo	<900 ppm	Componente da penalidade de conforto ambiental
Conforto ambiental	Temperatura alvo	22–25 °C	Componente da penalidade de conforto ambiental
Função objetivo	Peso do custo de distância percorrida	0,25	Componente de eficiência da rota
Função objetivo	Peso do custo de acessibilidade visual	0,2	Componente de acessibilidade visual
Função objetivo	Peso do custo de aglomeração	0,25	Componente de controle de aglomeração
Função objetivo	Peso da penalidade de conforto ambiental	0,15	Componente de conforto ambiental
Função objetivo	Peso da penalidade de equilíbrio de interação	0,15	Componente de distribuição de interação
Recozimento simulado padrão	Temperatura inicial	100	Temperatura inicial da busca
Recozimento simulado padrão	Coeficiente de resfriamento	0,95	Regra de redução de temperatura
Recozimento simulado padrão	Iterações máximas	1500	Regra de parada
Recozimento simulado padrão	Limiar de estagnação	200 iterações	Regra de parada antecipada
Recozimento simulado padrão	Movimentos propostos para layout	Movimentação de zona; troca de sequência de zona; ajuste de largura de caminho; movimentação de nó de interação	Geração de solução vizinha
Recozimento simulado padrão	Faixa de movimentação de zona	0,5–2,0 m	Configuração de movimento proposto
Recozimento simulado padrão	Faixa de ajuste de largura de caminho	0,1–0,3 m	Configuração de movimento proposto
Recozimento simulado padrão	Faixa de movimentação de nó de interação	0,5–1,5 m	Configuração de movimento proposto
SA-R adaptativo	Faixa de iterações da primeira fase	Primeiros 40% das iterações	Fase de exploração global
SA-R adaptativo	Probabilidades de proposta da primeira fase	Deslocamento local 0,20; troca de sequência de zona 0,35; ajuste de largura de caminho 0,30; realocação de nó de interação 0,15	Distribuição adaptativa de propostas
SA-R adaptativo	Faixa de iterações da segunda fase	Últimos 60% das iterações	Fase de refinamento local
SA-R adaptativo	Probabilidades de proposta da segunda fase	Deslocamento local 0,35; troca de sequência de zona 0,15; ajuste de largura de caminho 0,20; realocação de nó de interação 0,30	Distribuição adaptativa de propostas
SA-R adaptativo	Limiar de reaquecimento	150 iterações sem melhoria	Controle de convergência prematura
SA-R adaptativo	Magnitude de reaquecimento	Aumento de 10% na temperatura atual	Regra adaptativa de reaquecimento
SA-R adaptativo	Número máximo de eventos de reaquecimento	3 por execução	Regra de estabilidade da busca
Avaliação do algoritmo	Sementes aleatórias independentes	30 por condição algorítmica	Estimativa de desempenho do algoritmo
Cena de realidade virtual	Altura da câmera	1,65 m	Altura aproximada dos olhos em pé
Cena de realidade virtual	Velocidade de caminhada	1,2 m/s	Configuração padronizada de navegação
Cena de realidade virtual	Teletransporte	Desativado	Gravação padronizada de trajetória
Sessão do participante	Duração da cena de prática	2 min	Familiarização antes da cena de teste
Sessão do participante	Repouso sentado pré-sessão	2 min	Preparação da linha de base
Sessão do participante	Repouso pós-sessão	3 min	Recuperação antes do questionário
Sessão do participante	Limiar de assistência de rota	>30 s incapaz de prosseguir	Regra padronizada de assistência
Desenho do estudo	Condições de layout	3	Layout manual; layout de recozimento simulado padrão; layout de recozimento simulado adaptativo com reaquecimento
Desenho do estudo	Participantes por condição	60	Alocação entre sujeitos
Desenho do estudo	Total de participantes	180	Amostra completa do estudo
Resultado algorítmico primário	Custo espacial final	Contínuo	Resultado principal da otimização
Resultado primário da experiência do visitante	Satisfação geral	Escala de 1 a 7	Resultado principal relatado pelos participantes
Resultados algorítmicos secundários	Percentual de melhoria; iterações até a melhor solução; tempo de execução; taxa de aceitação	Contínuo	Avaliação de desempenho do algoritmo
Resultados secundários da experiência do visitante	Presença; presença espacial; qualidade da interação; clareza de orientação; conforto visual; conforto acústico; conforto térmico; percepção de aglomeração; carga cognitiva; enjoo simulador	Contínuo	Avaliação da experiência
Resultados comportamentais secundários	Tempo de conclusão; tempo de permanência; distância percorrida; contagem de hesitações; cobertura do mapa de calor	Contínuo	Avaliação de trajetória e comportamento de rota
Regra de exclusão	Tempo de conclusão	<3 min ou >25 min	Critério de exclusão de registro de participante
Regra de exclusão	Distância percorrida	Sem corte superior; registros <20 m foram considerados inválidos apenas quando associados a trajetória incompleta/inválida	Regra de integridade dos dados
Regra de exclusão	Cobertura do mapa de calor	<10%	Critério de exclusão de registro de participante
Controle de comparações múltiplas	Ajuste de comparação par a par	Método Holm	Controle de erro tipo I
Análise de sensibilidade	Alteração do peso da função objetivo	±10%, peso total mantido em 1,00	Verificação de estabilidade

Tabela 1: Variáveis de design espacial, parâmetros de otimização, restrições de viabilidade e definições de resultados. Esta tabela resume os parâmetros fixos do espaço expositivo, elementos de design variáveis, restrições de viabilidade, configurações e justificativas da função objetivo, parâmetros padrão de recozimento simulado, configurações de recozimento simulado adaptativo com reaquecimento, parâmetros da cena de realidade virtual, procedimentos das sessões com participantes, regras de exclusão para integridade dos dados e os resultados primários e secundários utilizados no protocolo. SA = recozimento simulado; SA-R = recozimento simulado adaptativo com reaquecimento; VR = realidade virtual.

Categoria	Resultado	Layout manual	SA padrão	SA-R adaptativo	Teste estatístico / diferença média	Valor p	Tamanho do efeito
Resultados de desempenho do algoritmo	Custo espacial final	—	0.475 ± 0.019 (IC 95%, 0.468–0.482)	0.424 ± 0.016 (IC 95%, 0.418–0.430)	t de Welch = 11,25; diferença média = −0,051 (IC 95%, −0,060 a −0,042)	<0,001	d de Cohen = 2,90
	Percentual de melhoria (%)	—	24,91 ± 3,22 (IC 95%, 23,708–26,112)	32,54 ± 3,29 (IC 95%, 31,311–33,769)	t de Welch = 9,07; diferença média = +7,63 (IC 95%, 5,95 a 9,31)	<0,001	d de Cohen = 2,34
	Iterações até a melhor solução	—	925,47 ± 86,38 (IC 95%, 893,215–957,725)	722,20 ± 90,19 (IC 95%, 688,523–755,877)	t de Welch = 8,92; diferença média = −203,27 (IC 95%, −248,91 a −157,63)	<0,001	d de Cohen = 2,30
	Tempo de execução (s)	—	47,83 ± 9,42 (IC 95%, 44,313–51,347)	55,86 ± 9,49 (IC 95%, 52,316–59,404)	t de Welch = 3,29; diferença média = +8,03 (IC 95%, 3,14 a 12,92)	0,002	d de Cohen = 0,85
	Taxa de aceitação	—	0,294 ± 0,045 (IC 95%, 0,277–0,311)	0,372 ± 0,054 (IC 95%, 0,352–0,392)	t de Welch = 6,08; diferença média = +0,078 (IC 95%, 0,052 a 0,104)	<0,001	d de Cohen = 1,57
Resultados da experiência do visitante	Presença	3,77 ± 0,56 (IC 95%, 3,625–3,915)	3,99 ± 0,55 (IC 95%, 3,848–4,132)	4,28 ± 0,42 (IC 95%, 4,172–4,388)	F da ANOVA = 14,86	<0,001	η² = 0,144
	Presença espacial	3,75 ± 0,64 (IC 95%, 3,585–3,915)	3,96 ± 0,63 (IC 95%, 3,797–4,123)	4,27 ± 0,47 (IC 95%, 4,149–4,391)	F da ANOVA = 11,99	<0,001	η² = 0,119
	Qualidade da interação	3,74 ± 0,56 (IC 95%, 3,595–3,885)	4,00 ± 0,57 (IC 95%, 3,853–4,147)	4,24 ± 0,57 (IC 95%, 4,093–4,387)	F da ANOVA = 11,68	<0,001	η² = 0,117
	Clareza na orientação	3,61 ± 0,58 (IC 95%, 3,460–3,760)	3,90 ± 0,57 (IC 95%, 3,753–4,047)	4,17 ± 0,48 (IC 95%, 4,046–4,294)	F da ANOVA = 15,83	<0,001	η² = 0,152
	Conforto visual	3,67 ± 0,44 (IC 95%, 3,556–3,784)	3,87 ± 0,44 (IC 95%, 3,756–3,984)	4,07 ± 0,45 (IC 95%, 3,954–4,186)	F da ANOVA = 12,21	<0,001	η² = 0,121
	Conforto acústico	3,64 ± 0,52 (IC 95%, 3,506–3,774)	3,75 ± 0,42 (IC 95%, 3,642–3,858)	3,97 ± 0,44 (IC 95%, 3,856–4,084)	F da ANOVA = 7,94	<0,001	η² = 0,082
	Conforto térmico	3,69 ± 0,46 (IC 95%, 3,571–3,809)	3,79 ± 0,32 (IC 95%, 3,707–3,873)	3,94 ± 0,44 (IC 95%, 3,826–4,054)	F da ANOVA = 5,61	0,004	η² = 0,060
	Agloamento percebido	3,01 ± 0,49 (IC 95%, 2,883–3,137)	2,75 ± 0,55 (IC 95%, 2,608–2,892)	2,56 ± 0,45 (IC 95%, 2,444–2,676)	F da ANOVA = 12,33	<0,001	η² = 0,122
	Carga cognitiva	3,21 ± 0,48 (IC 95%, 3,086–3,334)	2,87 ± 0,52 (IC 95%, 2,736–3,004)	2,73 ± 0,44 (IC 95%, 2,616–2,844)	F da ANOVA = 15,79	<0,001	η² = 0,151
	Satisfação geral	3,59 ± 0,45 (IC 95%, 3,474–3,706)	3,96 ± 0,44 (IC 95%, 3,846–4,074)	4,37 ± 0,31 (IC 95%, 4,290–4,450)	F da ANOVA = 55,67	<0,001	η² = 0,386
	Enjoo do simulador	2,52 ± 0,55 (IC 95%, 2,378–2,662)	2,44 ± 0,58 (IC 95%, 2,290–2,590)	2,12 ± 0,56 (IC 95%, 1,975–2,265)	F da ANOVA = 8,47	<0,001	η² = 0,087
Resultados de trajetória comportamental	Tempo de conclusão (min)	19,11 ± 2,63 (IC 95%, 18,431–19,789)	17,42 ± 2,77 (IC 95%, 16,704–18,136)	14,93 ± 2,32 (IC 95%, 14,331–15,529)	F da ANOVA = 39,85	<0,001	η² = 0,311
	Tempo de permanência (min)	11,17 ± 2,03 (IC 95%, 10,646–11,694)	12,24 ± 2,04 (IC 95%, 11,713–12,767)	13,39 ± 2,28 (IC 95%, 12,801–13,979)	F da ANOVA = 16,46	<0,001	η² = 0,157
	Distância percorrida a pé (m)	234,88 ± 24,34 (IC 95%, 228,592–241,168)	217,95 ± 24,33 (IC 95%, 211,665–224,235)	201,86 ± 23,47 (IC 95%, 195,797–207,923)	F da ANOVA = 28,28	<0,001	η² = 0,242
	Contagem de hesitações	7,10 ± 1,80 (IC 95%, 6,635–7,565)	5,51 ± 1,79 (IC 95%, 5,048–5,972)	4,07 ± 1,99 (IC 95%, 3,556–4,584)	F da ANOVA = 39,74	<0,001	η² = 0,310
	Cobertura do mapa de calor (%)	66,18 ± 9,40 (IC 95%, 63,752–68,608)	74,14 ± 7,93 (IC 95%, 72,091–76,189)	84,40 ± 9,47 (IC 95%, 81,954–86,846)	F da ANOVA = 62,33	<0,001	η² = 0,413

Tabela 2: Resultados algorítmicos e em nível de participante nas três condições de layout. Esta tabela apresenta os resultados de desempenho do algoritmo, resultados da experiência do visitante e resultados da trajetória comportamental nas condições de layout Manual, SA Padrão (têmpera simulada padrão) e SA-R Adaptativo (têmpera simulada adaptativa com reaquecimento). As comparações de desempenho do algoritmo baseiam-se em n = 30 execuções independentes de otimização por condição algorítmica. As comparações em nível de participante baseiam-se em n = 60 participantes por condição de layout. Os valores são apresentados como média ± DP com intervalos de confiança de 95% para a média. Para os resultados do algoritmo, a coluna Teste Estatístico também relata a diferença média entre algoritmos e seu IC de 95%. As colunas Valor-p e Tamanho do Efeito fornecem o resultado inferencial correspondente. Contrastes detalhados de sensibilidade por participante são apresentados na Tabela Suplementar S1. DP = desvio padrão; IC = intervalo de confiança; ANOVA = análise de variância; SA = têmpera simulada; SA-R = têmpera simulada adaptativa com reaquecimento; η² = eta-quadrado; d = d de Cohen.

Arquivo Suplementar 1. Recursos de hardware, software e monitoramento ambiental. Recursos de hardware, software e monitoramento ambiental são utilizados para experimentos de otimização espacial e realidade virtual. Clique aqui para baixar este arquivo.

Arquivo Suplementar 2. Critérios de triagem dos participantes e estrutura do questionário/livro de códigos. Critérios de triagem dos participantes e informações sobre o questionário/livro de códigos, incluindo os domínios do estudo, intervalos de pontuação e convenções de relato utilizadas para os resultados dos participantes. Clique aqui para baixar este arquivo.

Arquivo Suplementar 3. Pseudocódigo adaptativo do SA-R e recursos de análise. Pseudocódigo para o fluxo de trabalho adaptativo do SA-R, incluindo os quatro kernels de proposta, juntamente com as dependências de software, definições de variáveis e descrições dos arquivos-fonte das figuras. Clique aqui para baixar este arquivo.

Tabela Suplementar 1. Comparações de sensibilidade pareadas dos resultados dos participantes. As comparações de sensibilidade pareadas foram calculadas usando as médias, desvios-padrão e tamanhos das amostras dos grupos. Clique aqui para baixar este arquivo.

Discussão

O presente estudo avaliou um fluxo de trabalho reprodutível para layout de exposições que combina um modelo de custo espacial ponderado, recozimento simulado adaptativo com reaquecimento e testes com participantes em realidade virtual. No cenário predeterminado de 36 m x 24 m, o layout adaptativo obteve um custo espacial menor do que o recozimento simulado padrão e foi associado a maior satisfação, presença mais intensa, orientação mais clara, rotas mais curtas, menos hesitações e cobertura espacial mais ampla. O termo “otimizado” é usado aqui no sentido matemático restrito de obtenção de um valor menor da função de custo especificada sob as restrições declaradas; não implica que o layout seja globalmente ótimo em termos de qualidade estética, resposta emocional, sequenciamento narrativo ou qualquer outro objetivo possível de exposição. A configuração espacial pode moldar o movimento, a visibilidade e a acessibilidade cognitiva^30,31, mas a qualidade do projeto permanece como um julgamento humano centrado em múltiplos critérios.

Os resultados dos participantes acrescentam uma camada útil, embora ainda limitada, de validação, pois vários desfechos não eram termos diretos na função objetivo. Satisfação geral, presença, carga cognitiva, enjoo simulador, tempo de permanência e cobertura do mapa de calor foram medidos após a geração do layout, em vez de serem minimizados durante a busca. Portanto, a direção desses resultados sugere que o layout de menor custo não foi simplesmente um artefato matemático da redução da distância percorrida³². Ao mesmo tempo, a validação permaneceu dentro de um ambiente virtual de único usuário. A familiaridade prévia com realidade virtual pode afetar o conforto e o desempenho na navegação, e embora tenha sido registrada como uma variável contextual, o presente estudo não teve poder estatístico para estimar efeitos específicos de subgrupos ou interações. Os resultados devem, portanto, ser interpretados como comparações randomizadas entre layouts, e não como evidência de que fatores demográficos ou relacionados à experiência não tenham influência^33,34.

A comparação algorítmica também deve ser interpretada de forma conservadora. A derivação formal dos quatro núcleos de proposta mostra que as densidades condicionais de proposta direta e reversa são simétricas para movimentos viáveis reversíveis; consequentemente, a razão de Hastings é 1, e a regra de aceitação implementada é a regra padrão de Metropolis dentro do recozimento simulado. A contribuição, portanto, não é um novo algoritmo de Metropolis-Hastings, mas uma configuração específica do domínio com seleção de movimentos dependente de estágio, reaquecimento, restrições de viabilidade explícitas e validação reprodutível em ambiente virtual. O recozimento simulado padrão é um comparador controlado porque compartilha a mesma codificação, objetivo, restrições, inicialização, cronograma de resfriamento e orçamento nominal de execução. O presente experimento não incluiu execuções numéricas de GA, PSO, ACO ou baseadas em aprendizado; as afirmações são, portanto, restritas à linha de base-SA padrão correspondente. A configuração combinada também não isola os efeitos separados do agendamento de propostas e do reaquecimento.

A compensação prática foi favorável para o tamanho do problema testado, mas não deve ser generalizada sem avaliações comparativas adicionais. Em relação ao recozimento simulado padrão, o tempo de execução aumentou em 16,8%, enquanto o custo espacial final foi 10,7% menor e o número de iterações até a melhor solução foi 22,0% menor. Isso sugere que o controle adaptativo adicional foi computacionalmente viável no modelo atual de um único andar. Os pesos objetivos também permaneceram robustos em sua orientação frente a perturbações de ±10%, embora tenham sido deliberadamente específicos ao cenário: eficiência do percurso e aglomeração foram priorizadas em detrimento do conforto ambiental e do equilíbrio de interações. Exposições artísticas, históricas, científicas ou comerciais podem razoavelmente utilizar prioridades diferentes, incluindo circulação não linear e transições narrativas que uma função de custo focada na eficiência do percurso penalizaria. A otimização deve, portanto, ser usada como uma camada de apoio à decisão que torne explícitas as compensações, e não como substituta do julgamento curatorial ou arquitetônico³⁵.

Várias limitações definem os limites das conclusões atuais. Primeiro, a validação utilizou uma única exposição virtual retangular e com um único andar, além de um participante por vez; salas maiores, geometrias irregulares, circulação em múltiplos andares, movimento simultâneo de grupos, evasão interpessoal, congestionamento dinâmico, fadiga física e distrações ambientais do mundo real não foram testados. Segundo, o conjunto de comparação não incluiu otimizadores representativos baseados em evolução, inteligência de enxame ou aprendizado, e nenhum experimento de ablação de componentes separou os efeitos das probabilidades de proposta dependentes de estágio do reaquecimento. Terceiro, as avaliações dos participantes permanecem parcialmente subjetivas, e a experiência prévia com realidade virtual pode influenciar a navegação e o conforto mesmo com alocação randomizada; o estudo não foi planejado para análise de subgrupos ou de moderadores. Quarto, embora satisfação, presença, carga cognitiva, enjoo simulador, tempo de permanência e cobertura do mapa de calor não sejam termos explícitos de custo espacial, o estudo não coletou dados independentes sobre atenção, resposta emocional, eficácia de aprendizagem ou memória de longo prazo. Quinto, a função de custo espacial não pode representar diretamente dimensões qualitativas como resposta emocional, narrativa curatorial, surpresa, construção de significado ou memória de longo prazo. Sexto, uma exposição curta à realidade virtual pode subestimar o desconforto que surge durante sessões mais longas^36,37. Essas limitações indicam que a estrutura deve ser vista como uma prova reprodutível de fluxo de trabalho para o cenário testado, e não como um otimizador geralmente validado para todos os ambientes de exposição.

Trabalhos futuros devem testar a estrutura em espaços maiores, irregulares e com múltiplos andares; incluir simulação de multidões com múltiplos usuários e validação física ou em realidade mista; adicionar pontos finais objetivos para atenção, resposta emocional, aprendizado e memória tardia; e realizar ablação por componentes do agendamento de propostas dependente de estágio e do reaquecimento. A competitividade algorítmica deve ser testada sob orçamentos computacionais equivalentes frente a alternativas representativas, como o NSGA-II³⁸, otimização por enxame de partículas³⁹ e Sistema de Formigas/otimização por colônia de formigas⁴⁰, com ajuste de parâmetros específico ao método relatado de forma transparente. A elicitação de preferências específica ao evento também poderia recalibrar os pesos objetivos quando a sequência narrativa, acessibilidade, eficácia educacional, engajamento emocional ou metas de tempo de permanência diferirem do cenário atual. Essas extensões avaliariam escalabilidade, transferibilidade e competitividade algorítmica, sem assumir que uma função de custo fixa única define a melhor experiência de exposição.

Materiais

Lista de materiais utilizados neste artigo

Nome	Empresa	Número de catálogo	Comentários
Software de modelagem 3D	Blender Foundation	N/A	Blender 4.0.2; utilizado para construir a geometria do espaço expositivo, zonas temáticas, divisórias e ativos espaciais. RRID:SCR_008606
Scripts de análise	Scripts de pesquisa personalizados	N/A	Versão 1.0; utilizados para análise estatística, análise de sensibilidade, cálculos de intervalo de confiança e preparação de dados para figuras.
Monitor de dióxido de carbono	Testo SE & Co. KGaA	testo 535; 0563 0535	Medidor digital de CO2; faixa de medição 0–10.000 ppm; utilizado como verificação de controle do protocolo da concentração de dióxido de carbono sob o alvo ambiental predefinido.
Estação de trabalho desktop	Dell Technologies	Precision 3660 Tower	32 GB de RAM; utilizada para renderização de cenas virtuais, simulação de layout, execução de algoritmos e registro de sessões dos participantes.
Scripts de geração de figuras	Scripts de pesquisa personalizados	N/A	Versão 1.0; utilizados para gerar gráficos de desempenho do algoritmo, gráficos de resultados dos visitantes e mapas de calor de trajetórias.
Motor de jogo / plataforma de realidade virtual	Unity Technologies	N/A	Unity 2022.3.22f1 LTS; utilizado para construir e executar as cenas virtuais da exposição.
Display montado na cabeça	Meta Platforms, Inc.	Meta Quest 2 (128 GB)	HMD autônomo de 6 DoF; 1832 × 1920 pixels por olho; taxa de atualização da sessão de 90 Hz; utilizado para exibir a cena imersiva de realidade virtual e rastrear o movimento do participante.
Medidor de iluminância	Testo SE & Co. KGaA	testo 540; 0560 0540	Medidor digital de lux; faixa de medição 0–99.999 lx; utilizado como verificação de controle do protocolo da iluminância sob o alvo ambiental predefinido.
NumPy	Desenvolvedores do NumPy	N/A	Versão 1.26.4; utilizado para operações numéricas com arrays e preparação de dados. RRID:SCR_008633
Script de otimização	Script de pesquisa personalizado	N/A	Python 3.11, versão 1.0; implementa o Simulated Annealing Padrão e o Simulated Annealing Adaptativo com Reaquecimento (Adaptive SA-R), incluindo seleção de propostas dependente de estágio, aceitação de Metropolis e reaquecimento.
pandas	Equipe de desenvolvimento do pandas	N/A	Versão 2.1.4; utilizado para limpeza de conjuntos de dados, tabulação e preparação de dados prontos para figuras. RRID:SCR_018214
Formulário de triagem de participantes	Formulário de pesquisa personalizado	N/A	Versão 1.0; utilizado para registrar elegibilidade, variáveis demográficas, experiência prévia com realidade virtual e frequência de visitas a museus ou exposições.
Questionário de avaliação pós-experiência	Formulário de pesquisa personalizado	N/A	Versão 1.0; escalas de resposta de 7 pontos; utilizado para avaliar a qualidade da interação, clareza da orientação espacial, conforto visual/acústico/térmico, percepção de aglomeração, carga cognitiva e satisfação geral.
Formulário de avaliação de presença e presença espacial	Formulário de pesquisa personalizado	N/A	Versão 1.0; pontuações específicas do estudo em domínios de 7 pontos interpretadas com base nos referenciais PQ/IPQ; pontuações totais padrão do PQ ou IPQ não foram relatadas.
Linguagem de programação Python	Python Software Foundation	N/A	Versão 3.11; utilizada para execução de algoritmos, cálculo de função de custo, processamento de dados e análise de sensibilidade. RRID:SCR_008394
SciPy	Comunidade SciPy	N/A	Versão 1.11.4; utilizado para testes estatísticos e análises numéricas complementares. RRID:SCR_008058
Formulário de avaliação de enjoo simulador	Formulário de pesquisa personalizado	N/A	Versão 1.0; resumo pré-especificado de 0–30 baseado no quadro de sintomas do SSQ; distinto da pontuação padrão ponderada de gravidade total do SSQ.
Medidor de nível de som	Testo SE & Co. KGaA	testo 816-1; 0563 8170	IEC 61672-1 Classe 2; 30–130 dB; ponderação de frequência A/C; utilizado como verificação de controle do protocolo do nível de pressão sonora sob o alvo ambiental predefinido.
Software de planilha	Microsoft	N/A	Microsoft Excel 2021; utilizado para organização de conjuntos de dados, preparação de código-fonte e arquivos complementares em planilhas. RRID:SCR_016137
Software estatístico	IBM	N/A	IBM SPSS Statistics 27.0; utilizado para ANOVA, testes de Welch, verificações de pressupostos e verificação estatística complementar. RRID:SCR_002865
Monitor de temperatura	Testo SE & Co. KGaA	testo 605i; 0560 2605 03	Termohigrômetro; faixa de temperatura −20 a +60 °C; resolução de 0,1 °C; utilizado como verificação de controle do protocolo da temperatura ambiente sob o alvo ambiental predefinido.
Pacote de integração em RV	Unity Technologies	N/A	XR Interaction Toolkit 2.5.4; utilizado para interação em RV, controle de movimento, eventos de gatilho e registro de trajetórias.
NOTA: Recursos biológicos não foram utilizados neste estudo. RRIDs são fornecidos para recursos de pesquisa aplicáveis.