Yeniden Isıtmalı Adaptif Benzetimli Tavlama ve Sanal Gerçeklik Değerlendirmesi Kullanarak Sürükleyici Sergi Alanı Tasarımının Optimizasyonu

Özet

Bu çalışma; uyarlanabilir simüle edilmiş tavlama, aşamaya bağlı öneri seçimi ve yeniden ısıtma kontrolünü birleştirerek sürükleyici sergi düzenlerini optimize etmek için tekrarlanabilir bir iş akışı sunmaktadır. Seçilen düzen, bir sanal gerçeklik sergi ortamında uygulanmış; mekansal maliyet metrikleri, katılımcı davranış kayıtları ve deneyim sonrası puanlamalar kullanılarak değerlendirilmiştir.

Özet

Sürükleyici sergi alanları; verimli sirkülasyonu, net yön bulmayı, dengeli etkileşimi ve konforlu bir çevresel deneyimi destekleyen yerleşim düzenlerine ihtiyaç duyar. Ancak, sergi yerleşimleri genellikle manuel tasarım kararlarıyla geliştirilmektedir; bu durum rota uzunluğu, görsel erişilebilirlik, kalabalıklaşma riski, çevresel konfor ve etkileşim düğümü dağılımının aynı anda değerlendirilmesini zorlaştırmaktadır. Bu çalışma, aşamaya bağlı öneri seçimi ve yeniden ısıtma kontrolü içeren adaptif simüle edilmiş tavlama tabanlı bir mekansal tasarım optimizasyon iş akışı geliştirmiş ve değerlendirmiştir. Altı tematik bölge, geçiş koridorları, bir dinlenme alanı ve çok sayıda etkileşim düğümü içeren 36 m x 24 m boyutlarında sürükleyici bir sergi salonu oluşturulmuştur. Üç yerleşim durumu karşılaştırılmıştır: manuel yerleşim, standart simüle edilmiş tavlama yerleşimi ve yeniden ısıtma içeren adaptif simüle edilmiş tavlama yerleşimi. Optimizasyon modeli; yürüme mesafesi, görsel erişilebilirlik, kalabalıklaşma, çevresel konfor ve etkileşim dengesini içeren ağırlıklı bir mekansal maliyet fonksiyonunu minimize etmiştir. Seçilen yerleşimler sanal gerçeklik sergi sahnelerinde uygulanmış ve katılımcı davranış günlükleri ile deneyim sonrası puanlamalar aracılığıyla değerlendirilmiştir. Adaptif algoritma, hesaplama süresindeki mütevazı bir artışla birlikte, standart simüle edilmiş tavlamaya göre daha düşük bir nihai mekansal maliyet, daha yüksek bir iyileştirme yüzdesi ve en iyi çözüme ulaşmak için daha az yineleme üretmiştir. Adaptif yerleşime atanan katılımcılar daha yüksek memnuniyet, daha güçlü mevcudiyet hissi, daha net yön bulma, daha düşük algılanan kalabalıklaşma ve daha düşük bilişsel yük bildirmiş; rotayı daha kısa yürüme mesafesi, daha az tereddüt, daha uzun bekleme süresi ve daha geniş ısı haritası kapsamıyla tamamlamışlardır. Bu bulgular, iş akışını test edilen sergi senaryosu için bir karar destek yaklaşımı olarak desteklemektedir; ancak evrensel olarak optimal bir sergi yerleşimi veya tüm alternatif meta-sezgiseller üzerinde bir üstünlük kurmamaktadır.

Giriş

Sürükleyici sergi alanları; ziyaretçilerin içeriği sadece gözlemlemekle kalmayıp, sergiyi mekansal bir deneyim olarak içinde hareket ettikleri, tepki verdikleri ve yorumladıkları ortamlar yaratmak için mekansal tasarımı, dijital medyayı, etkileşimli ekranları ve sanal gerçeklik teknolojilerini giderek daha fazla birleştirmektedir. Bu tür ortamlarda deneyimin kalitesi, yalnızca görsel veya etkileşimli içeriğin zenginliğine değil, aynı zamanda güzergah sürekliliğine, görünürlüğe, kalabalık durumuna, çevresel konfora ve etkileşim fırsatlarının dağılımına bağlıdır. Bu nedenle, sergi alanı tasarımı çok değişkenli bir problemi beraberinde getirir: Bir yerleşim planı, anlatı dizisini, algısal açıklığı ve etkileşim fırsatlarını korurken ziyaretçileri verimli bir şekilde yönlendirmelidir. Müze ve sergi davranışı üzerine yapılan çalışmalar, ziyaretçi deneyiminin yalnızca sergi içeriğiyle değil, mekansal organizasyon, dolaşım yapısı ve yorumlayıcı erişilebilirlikle şekillendiğini uzun zamandır göstermektedir¹.

Uzamsal konfigürasyon teorisi, sergi düzeninin analiz edilebilir bir tasarım problemi olarak ele alınması için faydalı bir temel sağlar. Bu bakış açısına göre uzam, nesneler için pasif bir kapsayıcı değil; hareketi, karşılaşmaları, görünürlüğü ve seçimleri organize eden bir unsurdur. Mimari konfigürasyon, insanların bir ortam içindeki hareketlerini ve mekanlar arasındaki ilişkiyi ne kadar kolay anladıklarını etkileyebilir². Görünürlük tabanlı uzamsal analiz, görsel alanların ve görüş hattı ilişkilerinin, uzamsal biliş ve navigasyonun ölçülebilir özellikleri olarak modellenebileceğini göstererek bu görüşü daha da desteklemektedir³. Bu fikirler, özellikle sürükleyici sergiler için geçerlidir; çünkü ziyaretçiler sergi boyunca hareket ederken görsel bilgileri, rota kararlarını, etkileşim ipuçlarını ve çevresel uyaranları sürekli olarak bütünleştirmek zorundadırlar.

Aynı zamanda, sürükleyici teknolojiler, sergi ortamlarının fiziksel uygulamadan önce tasarlanma ve test edilme yöntemlerini genişletmiştir. Sanal ve sürükleyici arayüzler, araştırmacıların ve tasarımcıların, kullanıcıların kontrollü mekânsal koşullar altında nasıl algıladıklarını ve davrandıklarını incelemelerine olanak tanıyarak, içerik ve çevresel ayarları sabit tutarken alternatif yerleşim planlarının karşılaştırılmasını sağlar⁴. Sürükleyici sanal gerçeklik uygulamalarına yönelik incelemeler; mekânsal yapının, etkileşim tasarımının ve görev netliğinin, kullanıcı etkileşimi ve öğrenme kalitesinin önemli belirleyicileri olduğunu göstermektedir⁵. Meta-analitik kanıtlar ayrıca, sürükleyicilik düzeyinin ve türünün mevcudiyet hissini etkileyebileceğini, ancak ortam kötü organize edilmişse veya içinde gezinmek zorsa, tek başına sürükleyiciliğin daha iyi sonuçlar garanti etmediğini öne sürmektedir⁶.

Sürükleyici bir serginin kullanıcı deneyimi; mevcudiyet, bilişsel yük ve fiziksel konfor ile yakından ilişkilidir. Mevcudiyet, kullanıcıların kendilerini aracılı bir ortamda konumlanmış hissetme derecesini yansıtır ve bu durum onu sanal ve sürükleyici ortamlarda temel bir çıktı haline getirir⁷. Bununla birlikte, navigasyon, etkileşim veya duyusal bilgiler iyi koordine edilmediğinde sürükleyici ortamlar bilişsel yük de oluşturabilir⁸. Bu nedenle, sergi alanı optimizasyonu yalnızca etkileşim yoğunluğunu veya görsel stimülasyonu artırmamalıdır. Ayrıca tutarlı bir mekansal deneyimi desteklemeli, gereksiz rota kararlarını azaltmalı ve önlenebilir yorgunluğu minimize etmelidir. Rahatsızlık hissi, hem sanal gerçeklik maruziyetinin güvenliğini hem de kullanıcı deneyimi sonuçlarının yorumlanmasını etkileyebileceği için simülatör hastalığı da izlenmelidir⁹.

Bu gereksinimlere rağmen, birçok sergi yerleşimi hâlâ tasarımcı deneyimi, yinelemeli manuel ayarlamalar veya sonradan yapılan ziyaretçi gözlemleri yoluyla geliştirilmektedir. Bu yaklaşımlar değerli olmaya devam etse de, çok sayıda yerleşim kısıtlamasının eş zamanlı olarak değerlendirilmesini zorlaştırmaktadır. Sürükleyici sergiler için mekânsal tasarım; rota uzunluğu, görünürlük, kalabalıklaşma, konfor ve etkileşim dağılımını ortaklaşa değerlendiren kısıtlı bir optimizasyon problemi olarak formüle edilebilir. Benzetimli tavlama, büyük ve düzensiz çözüm uzaylarını tarayabilmesi ve iyileştirme sağlamayan ara çözümlerin kontrollü kabulüne izin vererek yerel optimumlardan kaçmaya yardımcı olması nedeniyle bu tür problemler için uygundur¹⁰. Bu yöntemin kabul mantığı Metropolis kuralını izlerken¹¹, daha genel olan Metropolis-Hastings çerçevesi, öneri çekirdeği asimetrik olduğunda ileri-ters öneri yoğunluk oranını devreye sokar¹². Mevcut uygulamada, dört koşullu öneri çekirdeği simetriktir; bu nedenle, formal türetme, tersine çevrilebilir uygun hamleler için Hastings oranının bir olduğunu göstermektedir. Sonuç olarak yöntem, ayrı bir Metropolis-Hastings örnekleyicisi olarak değil, Metropolis kabulü ve yeniden ısıtma işlemi içeren adaptif benzetimli tavlama olarak tanımlanmıştır.

Adaptif simüle tavlama varyantları, uzun süredir tekdüze olmayan komşuluk seçimi, soğutma programı modifikasyonu, yeniden ısıtma, yeniden başlatma stratejileri ve hibrit arama bileşenleri kullanmaktadır^13,14. Bu nedenle, mevcut uygulama yeni bir metaheuristic temel bileşenden ziyadele, uygulamaya özgü bir konfigürasyon olarak okunmalıdır. Çalışmanın katkısı; aşamaya bağlı dört hamleli bir öneri programının ve yeniden ısıtmanın, sergiye özgü uygunluk kısıtları, şeffaf çok bileşenli bir mekansal maliyet fonksiyonu ve katılımcı düzeyinde sanal gerçeklik doğrulaması ile açıkça eşleştirilmesidir¹⁵. Bu daha dar kapsamlı konumlandırma, mevcut iş akışını temelden yeni bir optimizasyon prensibi olduğu yönündeki iddialardan doğrudan ayırır. Aşamaya bağlı öneri seçiminin, aramayı daha geniş dizi/yol keşfinden yerel mekansal iyileştirmeye kaydırması, yeniden ısıtmanın ise durağanlaşma sonrası arama hareketliliğini geri kazandırması beklenmiştir. Bu keşif-istismar dengesinin, yerel minimumlarda erken sıkışmaları azaltması ve aynı nominal iterasyon bütçesi dahilinde daha düşük maliyetli uygun bir yerleşime ulaşma olasılığını artırması beklenmiştir.

Bu çalışma; adaptif simüle tavlama, aşamaya bağlı öneri seçimi, yeniden ısıtma kontrolü, çok bileşenli bir mekansal maliyet modeli ve katılımcı düzeyinde sanal gerçeklik değerlendirmesini entegre eden tekrarlanabilir bir iş akışı önermektedir. Metodolojik katkı, temel olarak yeni bir optimizasyon ilkesi iddiasından ziyade uygulama odaklı ve tekrarlanabilirlik merkezlidir¹⁶. Yöntem; kontrollü bir sanal gerçeklik sergi ortamında manuel yerleşim, standart simüle tavlama yerleşimi ve yeniden ısıtmalı adaptif simüle tavlama yerleşimini karşılaştırmaktadır. Çalışma; final mekansal maliyeti, iyileştirme yüzdesini, varoluş hissini, yol bulma netliğini, memnuniyeti, bilişsel yükü, yürüme mesafesini, tereddüt sayısını, bekleme süresini ve ısı haritası kapsamını içeren hem algoritmik çıktıları hem de katılımcı düzeyindeki çıktıları incelemektedir. Temel hipotez, adaptif yöntemin standart simüle tavlamaya göre daha düşük bir final mekansal maliyeti elde edeceği yönündeydi; katılımcı düzeyinde ise, buna karşılık gelen yerleşimin manuel ve standart simüle tavlama yerleşimlerine kıyasla genel memnuniyeti ve rota verimliliği sonuçlarını artırması bekleniyordu. Bu çerçeve, hesaplamalı aramanın insan tasarım yargısının yerini almak yerine onu desteklediği metaheuristic tasarım yöntemlerinin genel mantığını takip etmektedir¹⁷.

Protokol

Çalışma protokolü Henan Tarım Üniversitesi tarafından incelenmiş ve 20 Aralık 2025 tarihinde resmi etik incelemeden muaf olduğuna karar verilmiştir. İnceleme yapan kurum tarafından ayrı bir etik onay veya muafiyet referans numarası verilmemiştir. Kayıt öncesinde tüm katılımcılardan yazılı bilgilendirilmiş onam alınmıştır.

Katılımcı hazırlığı
Normal veya düzeltilmiş normal görme yetisine sahip, 18–60 yaş arası yetişkin katılımcılar seçilmiştir. Şiddetli vestibüler bozukluklar, kontrol altına alınmamış epilepsi, ciddi görme bozukluğu, yakın zamanda geçirilmiş büyük ameliyat veya daha önceki sanal gerçeklik deneyimlerinde ciddi rahatsızlık bildiren katılımcılar çalışma dışı bırakılmıştır. Her katılımcı, deneyden önce bir tarama formu doldurmuştur. Yaş grubu, cinsiyet, eğitim düzeyi, önceki sanal gerçeklik deneyimi ve önceki müze veya sergi ziyaret sıklığı kontrol değişkenleri olarak kaydedilmiştir.

Katılımcılar, bilgisayar tarafından oluşturulan bir randomizasyon listesi kullanılarak üç yerleşim koşulundan birine atandı: manuel yerleşim, standart simüle tavlama yerleşimi veya yeniden ısıtmalı adaptif simüle tavlama yerleşimi. Yerleşimler arasında öğrenme etkilerini önlemek için denekler arası bir desen kullanıldı. Tahsis oranı 1:1:1 olarak belirlendi; her koşula 60 katılımcı atanarak toplamda 180 katılımcıya ulaşıldı. Katılımcı özelliklerinin tanımlayıcı değerlendirmesi için tahsis öncesinde yaş grubu, cinsiyet, eğitim düzeyi, önceki sanal gerçeklik deneyimi ve müze/sergi ziyaret sıklığı kaydedildi; bu değişkenler randomizasyon sonrası dışlama kriteri olarak kullanılmadı.

Sergi alanı modelinin hazırlanması
Tavan yüksekliği 4,5 m olan, 36 m x 24 m ölçülerinde dikdörtgen bir sürükleyici sergi salonu oluşturulmuştur. Toplam kullanılabilir zemin alanı 864 m² olarak belirlenmiştir. Salonun karşılıklı kısa kenarlarına bir giriş ve bir çıkış yerleştirilmiştir. Hem giriş hem de çıkış genişlikleri 3,0 m olarak belirlenmiş ve tüm yerleşim koşullarında sabit tutulmuştur.

Sergi salonu; altı tematik sergi alanı, iki geçiş koridoru, bir dinlenme alanı ve bir ana ziyaretçi rotası olarak bölünmüştür. Her bir tematik bölge için izin verilen alan 80–130 m² olarak, dinlenme alanı tahsisi ise 40 m² olarak belirlenmiştir. İzin verilen ana yol genişliği 1,8–3,5 m olarak ayarlanmıştır. Her yerleşime sekiz ila on iki etkileşim düğümü yerleştirilmiştir. Her bir etkileşim düğümü; katılımcıların durabileceği, dijital içeriği etkinleştirebileceği, bir sergiyi görüntüleyebileceği veya yön değiştirebileceği bir nokta olarak tanımlanmıştır.

Kat planı, 0,5 m x 0,5 m boyutundaki ızgara hücrelerine ayrılmıştır. Izgara; görünürlük analizi, rota sürekliliği kontrolü, ısı haritası kapsam hesaplaması ve yerel yoğunluk tahmini için kullanılmıştır. Her tematik bölge; merkez koordinatı, sınır poligonu, alanı ve rota-sıralama konumu ile temsil edilmiştir. Her etkileşim düğümü; koordinatı, ilgili bölgesi, tetikleme yarıçapı ve açıklık alanı ile temsil edilmiştir.

Sergi yerleşimi, görünürlük ve rota yapısının ziyaretçi hareketini, yol bulmayı ve mekansal bilişi etkilemesi nedeniyle mekansal konfigürasyon temel tasarım değişkeni olarak ele alınmıştır¹⁸. Mekansal model kurulumundan yerleşim optimizasyonuna, sanal sahne uygulamasına, katılımcı testlerine ve istatistiksel analize kadar olan tüm iş akışı Şekil 1'de gösterilmiştir.

Yerleşim parametreleri ve fizibilite kısıtlamaları
Tüm yerleşim koşullarına aynı fizibilite kısıtlamaları uygulanmıştır. Birincisi, tüm tematik bölgelerin 36 m x 24 m sınırları içerisinde kalması gerekmiştir. İkincisi, tematik bölgelerin birbiriyle örtüşmesine izin verilmemiştir. Üçüncüsü, ana ziyaretçi rotasının giriş, altı tematik bölge, bir dinlenme alanı ve çıkışı kesintisiz olarak birbirine bağlaması gerekmiştir. Dördüncüsü, etkileşim düğümlerinin ana yolu engellemesine izin verilmemiştir. Beşincisi, her bir etkileşim düğümünün en az 1,2 m'lik bir açıklık yarıçapını koruması gerekmiştir. Altıncısı, ana rota üzerindeki öngörülen yerel yoğunluğun 1,50 kişi/m²'den fazla olmaması gerekmiştir. Yedincisi, nihai rotanın hiçbir çıkmaz sokak veya bağlantısız alt yol içermemesi gerekmiştir.

Üç yerleşim koşulunda da aynı sahne ölçeği, rota kuralları, çevresel hedefler ve etkileşim ayarları kullanılmıştır. Optimizasyon algoritmaları çalıştırılmadan önce; hol boyutları, fonksiyonel bölge parametreleri, yol genişliği aralığı, etkileşim düğümü ayarları, fizibilite eşikleri, sanal gerçeklik ayarları, amaç fonksiyonu ağırlıkları, algoritma parametreleri ve sonuç tanımları kaydedilmiştir. Bu parametreler, protokolün tekrarlanabilir sınırlarını belirlemiş olup Tablo 1'de özetlenmiştir.

Uzamsal maliyet fonksiyonu
Her bir aday yerleşim, ağırlıklı uzamsal maliyet fonksiyonu kullanılarak değerlendirilmiştir:

burada F(x), x yerleşiminin toplam mekânsal maliyetidir. C_distance(x) yürüme mesafesi maliyetini, C_visibility(x) görsel erişilebilirlik maliyetini, C_crowding(x) kalabalık maliyetini, C_comfort(x) çevresel konfor cezasını ve C_interaction(x) etkileşim dengesi cezasını temsil eder. Daha düşük bir F(x) değeri, daha uygun bir yerleşime işaret eder.

Yürüme mesafesi maliyeti şu şekilde hesaplanmıştır:

burada L_x, x düzeninin metre cinsinden toplam rota uzunluğudur. Referans maksimum rota uzunluğu olarak 120 m kullanılmıştır.

Görsel erişilebilirlik maliyeti şu şekilde hesaplanmıştır:

burada V_x ana güzergahtan görülebilen tematik bölge cephesini ve V_total tüm tematik bölgelerin toplam cephe uzunluğunu temsil eder. Ziyaretçi güzergahi boyunca her 0,5 m'de bir görüş hattı ışınları yayılmıştır. Sergi bölmeleri, duvarlar ve bölge sınırları engelleyici nesneler olarak değerlendirilmiştir.

Kalabalıklaşma maliyeti şu şekilde hesaplanmıştır:

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

burada D_max, kişi/m² cinsinden öngörülen maksimum yerel yoğunluktur. Ana güzergah için 1,50 kişi/m² değerinde bir üst yoğunluk eşiği kullanılmıştır.

Çevresel konfor cezası şu şekilde hesaplanmıştır:

Aydınlatma cezası şu şekilde belirlenmiştir:

Ses basıncı cezası şu şekilde belirlenmiştir:

Karbondioksit cezası şu şekilde belirlenmiştir:

Sıcaklık cezası şu şekilde belirlenmiştir:

Etkileşim-denge cezası şu şekilde hesaplanmıştır:

burada s_k, birbirine komşu iki etkileşim düğümü arasındaki güzergah mesafesidir. Daha düşük bir değer, ziyaretçi güzergahı boyunca etkileşim fırsatlarının daha eşit bir şekilde dağıldığını gösterir.

Aydınlatma, ses, hava kalitesi ve sıcaklığın yorgunluğu, konforu ve sergi ortamlarında kalma isteğini etkilemesi nedeniyle çevresel konfor çalışmaya dahil edilmiştir¹⁹. Çevresel aralıklar, evrensel düzenleyici sınırlardan ziyade protokol kontrol hedefleridir. 300–500 lx aydınlık düzeyi bandı, mevcut Çin bina ve müze aydınlatma kılavuzlarıyla uyumludur; <900 ppm karbon dioksit hedefi, GB/T 18883-2022'deki 1.000 ppm günlük ortalama sınırından bilinçli olarak daha muhafazakardır^20,21; 22–25 °C sıcaklık bandı, hafif aktif kişiler için yaygın olarak kabul edilen termal konfor koşulları dahilindedir²²; ve 45–60 dB(A), yasal bir iç mekan gürültü sınırından ziyade kontrollü bir ortam sesi bandı olarak kullanılmıştır^23,24.

Amaç fonksiyonu ağırlıkları, katılımcı sonuçlarından uydurulan evrensel katsayılar veya tercih tahminleri yerine, açık ve senaryoya özgü tasarım öncelikleri olarak seçilmiştir. Güzergah verimliliği ve yoğunluk kontrolü iki temel operasyonel kısıt olarak ele alındığı için yürüme mesafesi ve kalabalık düzeyinin her birine 0,25 ağırlık verilmiştir; görünürlük, yönlendirmeyi ve eserlere maruz kalmayı etkilediği için görsel erişilebilirliğe 0,20 ağırlık verilmiştir; çevresel konfor ve etkileşimin her birine ise 0,15 ağırlık verilmiş, böylece bu faktörlerin sirkülasyonla ilgili terimlere hakim olmadan aramayı etkilemesi sağlanmıştır. Sergi öncelikleri bağlama göre farklılık gösterebileceğinden, protokol, her bir ağırlığı tek tek ±%10 oranında değiştirerek ve toplamın 1,00 olarak kalması için kalan ağırlıkları orantılı şekilde yeniden normalize ederek yerel ağırlık sağlamlığını test eder. Bu nedenle, ortaya çıkan katsayılar; sanatsal, tarihsel, bilimsel veya ticari sergiler için yeniden kalibre edilebilen protokole özgü tasarım ayarları olarak yorumlanmalıdır.

Manuel yerleşim oluşturma
Baz koşul olarak manuel yerleşim oluşturulmuştur. Altı tematik bölge, girişten çıkışa kadar geleneksel bir anlatı sırasıyla düzenlenmiştir. Dinlenme alanı, rotanın orta bölümünün yakınına yerleştirilmiştir. Başlangıç ana yol genişliği 2.2 m olarak belirlenmiştir. Etkileşim düğümleri, her tematik bölgenin girişine ve ana rota dönüş noktalarına yerleştirilmiştir. Manuel yerleşim, tüm fizibilite kısıtlarına göre kontrol edilmiştir. Bölge sınırları, yalnızca bir kısıt ihlal edildiğinde ayarlanmıştır. Yerleşim fizibil hale geldikten sonra; toplam rota uzunluğu, görünür cephe oranı, maksimum yerel yoğunluk, çevresel konfor cezası, etkileşim aralığı katsayısı ve toplam mekansal maliyet kaydedilmiştir.

Standart benzetimli tavlama
Başlangıç durumu olarak uygulanabilir manuel düzen kullanılmıştır. Başlangıç sıcaklığı 100, soğutma katsayısı 0,95, maksimum iterasyon sayısı 1.500 ve durağanlık eşiği 200 iterasyon olarak belirlenmiştir. Algoritma, 30 bağımsız rastgele başlangıç değeri (seed) ile çalıştırılmıştır. Bu değerler, eşleşmiş bir hesaplama bütçesi tanımlamak için kullanılan operasyonel protokol ayarlarıdır; literatürden türetilmiş evrensel sabitler veya sonuçlara göre optimize edilmiş değerler olarak sunulmamışlardır. T₀ = 100 geniş bir erken keşif imkanı sağlamış, α = 0,95 kademeli soğuma sunmuş, 1.500 iterasyon her çalıştırma için aynı üst arama bütçesini sağlamış ve 200 iterasyonluk durağanlık eşiği, iyileşme görülmediğinde sürecin gereksiz yere uzamasını önlemiştir. Farklılıkların daha büyük bir nominal arama bütçesinden ziyade teklif zamanlamasına ve yeniden ısıtmaya bağlanabilmesi için adaptif yöntemde de aynı sıcaklık ve maksimum iterasyon ayarları kullanılmıştır.

Her yinelemede, tek bir hamle uygulanarak bir komşu yerleşim planı oluşturulmuştur: bir tematik bölgenin 0.5–2.0 m hareket ettirilmesi, iki tematik bölgenin sıra konumlarının değiştirilmesi, bir yol segmentinin 0.1–0.3 m ayarlanması veya bir etkileşim düğümünün 0.5–1.5 m hareket ettirilmesi. Önerilen bir yerleşim planı, herhangi bir fizibilite kısıtlamasını ihlal etmesi durumunda derhal reddedilmiştir.

Önerilen yerleşim düzeni uygulanabilirse ve daha düşük bir mekânsal maliyete sahipse kabul edildi. Mekânsal maliyeti daha yüksekse, olasılık denklemine göre kabul edildi:

burada ΔF uzamsal maliyetle artışı, T ise mevcut sıcaklıktır. Her yinelemeden sonraki sıcaklık şu şekilde güncellenmiştir:

T_yeni = 0,95T_eski

Her bir çalıştırma, maksimum iterasyon sayısına ulaşıldığında veya en iyi mekânsal maliyet 200 ardışık iterasyon boyunca iyileşmediğinde durduruldu. Sergi yerleşim optimizasyonu, kapsamlı arama yöntemiyle verimli bir şekilde çözülemeyen kombinatoryal bir mekânsal problem olduğu için simulated annealing bu görev için uygun görüldü.

Standart benzetimli tavlama, aynı yerleşim kodlamasını, fizibilite kurallarını, amaç fonksiyonunu, başlatmayı, sıcaklık programını ve hesaplama bütçesini adaptif koşulla paylaştığı için temel sayısal algoritmik kıyaslama noktası olarak kullanılmıştır. Standart benzetimli tavlama, bu çalışmadaki tek sayısal meta-sezgisel karşılaştırıcıydı ve bu nedenle iş akışı düzeyindeki ek teklif zamanlaması ve yeniden ısıtma için eşleştirilmiş bir ablasyon benzeri temel hat olarak işlev gördü. Genetik algoritmalar, parçacık sürü optimizasyonu, karınca kolonisi optimizasyonu ve öğrenme tabanlı optimize ediciler deneyin parçası değildi; buna bağlı olarak, performans iddiaları eşleştirilmiş standart-SA temel hattı ile sınırlandırılmıştır. Her yürütme için rastgele tohum, başlangıç mekansal maliyeti, nihai mekansal maliyet, iyileştirme yüzdesi, en iyi çözüme kadar olan iterasyon sayısı, çalışma süresi, kabul oranı ve fizibilite durumu kaydedilmiştir. İyileştirme yüzdesi şu denklem kullanılarak hesaplanmıştır:

Yeniden ısıtmalı adaptif simüle tavlama
Standart simüle tavlama koşullarıyla aynı başlangıç düzeni, fizibilite kısıtlamaları, başlangıç sıcaklığı, soğutma katsayısı, maksimum iterasyon sayısı ve 30 rastgele tohum kullanılmıştır. Adaptif algoritma, fizibil aday düzenler için standart Metropolis kabul kuralını korurken, yalnızca aşamaya bağlı hamle sınıfı olasılıkları ve yeniden ısıtma kuralı açısından farklılık göstermiştir. Dört önerilen hamle sınıfı tanımlanmıştır: yerel yer değiştirme (L), bölge-sıralama takası (S), yol-genişliği ayarlaması (W) ve etkileşim-düğüm yeniden konumlandırma (N). İterasyonların ilk %40'ı boyunca hamle sınıfı olasılıkları pL = 0.20, pS = 0.35, pW = 0.30 ve pN = 0.15 olarak belirlenmiştir. Son %60'lık dilimde ise pL = 0.35, pS = 0.15, pW = 0.20 ve pN = 0.30 olarak ayarlanmıştır. Hamle sınıfı frekansındaki bu değişiklik, aramayı daha geniş sıralama/yol keşfinden yerel uzamsal iyileştirmeye ve etkileşim düğümlerinin ayarlanmasına doğru kaydırmıştır.

t yinelemesinde, tam öneri yoğunluğu q(x′|x,t) = pm(t)qm(x′|x) olarak ifade edilmiştir; burada m ∈ {L,S,W,N} seçilen hareket sınıfını ve pm(t) onun evreye özgü olasılığını temsil etmektedir. Yerel yer değiştirme için, altı tematik bölgeden biri tekdüze olarak seçilmiş, bir yer değiştirme yönü [0,2π) aralığında tekdüze olarak belirlenmiş ve bir yer değiştirme büyüklüğü [0.5,2.0] m aralığında tekdüze olarak belirlenmiştir; bu nedenle qL, (1/6)(1/2π)(1/1.5) ile orantılıdır. Bölge-sıralama takası için, sırasız 15 bölge çiftinden biri tekdüze olarak seçilmiş ve qS = 1/15 elde edilmiştir. Yol genişliği ayarı için, ayarlanabilir J yol segmentinden biri tekdüze olarak seçilmiş ve işaretli bir değişim [−0.3,−0.1] ∪ [0.1,0.3] m aralığından tekdüze olarak belirlenerek qW = (1/J)(1/0.4) elde edilmiştir. Etkileşim düğümü yeniden konumlandırması için, mevcut K etkileşim düğümünden biri tekdüze olarak seçilmiş, bir yön [0,2π) aralığında tekdüze olarak belirlenmiş ve bir yer değiştirme büyüklüğü [0.5,1.5] m aralığında tekdüze olarak belirlenerek qN'in (1/K)(1/2π)(1/1.0) ile orantılı olması sağlanmıştır. Kısıtlamaları ihlal eden öneriler reddedilmiş ve bir öz-geçiş (self-transition) olarak katkıda bulunmuştur.

Bu uygulamadaki her tersine çevrilebilir uygun hamle için, koşullu öneri çekirdeği simetriktir: q_m(x′|x) = q_m(x|x′). Verilen bir iterasyonda, aynı evreye özgü hamle sınıfı olasılığı p_m(t) ileri ve geri geçişlere uygulandığından, q(x|x′,t)/q(x′|x,t) = 1'dir. Bu nedenle, kabul olasılığı standart simüle edilmiş tavlama Metropolis kuralına indirgenir, A(x→x′) = min{1, exp[−(C(x′)−C(x))/T]}. Herhangi bir trivial olmayan Hastings düzeltmesi uygulanmamıştır; bu nedenle yöntem, bir Metropolis-Hastings örnekleyicisi yerine yeniden ısıtmalı adaptif simüle edilmiş tavlama olarak adlandırılır²⁵.

En iyi mekansal maliyet 150 ardışık iterasyon boyunca iyileşmediğinde, standart simüle edilmiş tavlamada kullanılan 200 iterasyonluk durgunluk durdurması öncesinde kasıtlı olarak müdahale etmek amacıyla yeniden ısıtma uygulanmıştır. Mevcut sıcaklık %10 oranında artırılmış ve her çalışma için 3 yeniden ısıtma olayına kadar izin verilmiştir. Standart simüle edilmiş tavlama koşulundakiyle aynı algoritma performans değişkenleri kaydedilmiştir. Deney, aşamaya bağlı öneri programı ile yeniden ısıtma konfigürasyonunun kombinasyonunu değerlendirmiştir ve bu nedenle her bir bileşenin bağımsız nedensel katkısını tahmin etmemiştir. Kesin öneri, fizibilite, Metropolis kabulü, sıcaklık güncellemesi, yeniden ısıtma ve çıktı depolama dizisine ilişkin adım adım sözde kod Ek Dosya 3'te sunulmuştur.

T_reheated = 1.10T_current

Final yerleşimler
Her durum için bir final yerleşimi seçilmiştir. Manuel durum için uygulanabilir manuel yerleşim kullanılmıştır. Standart simüle edilmiş tavlama koşulları altında, 30 deneme arasından en düşük final mekânsal maliyete sahip olan deneme seçilmiştir. Yeniden ısıtmalı adaptif simüle edilmiş tavlama durumu için, 30 deneme arasından en düşük final mekânsal maliyete sahip uygulanabilir deneme seçilmiştir. Seçilen yerleşimler dışa aktarılmadan önce yapılan son bir uygulanabilirlik kontrolü ile tüm bölgelerin sınır içerisinde olduğu, bölgelerin birbirleriyle örtüşmediği, rotanın sürekli olduğu, giriş ve çıkışların değişmediği, etkileşim düğümü açıklığının en az 1.2 m olduğu, maksimum yoğunluğun 1.50 kişi/m² altında kaldığı ve tüm tematik bölgelere ana rotadan ulaşılabildiği onaylanmıştır.

Sanal sergi sahneleri
XR Interaction Toolkit 2.5.4 kullanılarak Unity 2022.3.22f1 LTS (Unity Technologies) içerisinde üç sanal sergi sahnesi oluşturulmuştur. Sahneler, altı serbestlik dereceli başlık ve kontrolcü izleme sistemi kullanan bir Meta Quest 2 başa takılı ekran (Meta Platforms) aracılığıyla sunulmuştur. Sergi içeriği, görsel stil, nesne modelleri, tabela stili, aydınlatma varlıkları, ortam sesi, etkileşim mekanizması ve navigasyon talimatları üç sahnede de aynı tutulmuştur. Yalnızca mekânsal düzenleme, rota sırası, yol genişliği ve etkileşim düğümü yerleşimi farklılık göstermiştir.

Sanal kamera yüksekliği 1,65 m ve yürüme hızı 1,2 m/s olarak ayarlandı. Işınlanma özelliği devre dışı bırakıldı. Girişte aynı başlatma tetikleyicisi ve çıkışta aynı tamamlama tetikleyicisi kullanıldı. Etkileşim düğümü tetikleme yarıçapı 1,0 m olarak belirlendi. Her bir etkileşim düğümünün ziyaret edilip edilmediği kaydedildi.

Tüm sahnelerde aynı altı tematik içerik kullanılmıştır. Her tema, yerleşim koşullarından bağımsız olarak ilgili bölgesine atanmıştır. Duvar yüksekliği, bölme stili, medya ekran boyutu, metin yoğunluğu ve sergi objesi ölçeği sabit tutulmuştur. Sanal gerçeklik ortamları, kontrollü yerleşim koşulları altında mekansal mevcudiyetin, rota netliğinin ve ziyaretçi deneyiminin incelenmesine olanak tanıdığı için bu protokol için uygun görülmüştür²⁶.

Protokolü tekrarlamak için gerekli olan donanım, yazılım, çevresel izleme araçları, anket/kod kitabı dosyaları ve analiz kaynakları Malzemeler Tablosu'nda listelenmiş ve Ek Dosyalar 1–3 olarak düzenlenmiştir. Kayıtlı Araştırma Kaynağı Tanımlayıcılarına (RRID) sahip araştırma kaynakları, Malzemeler Tablosu'nda RRID ile listelenmiştir.

Katılımcı oturumu
Her seferinde bir katılımcı test edildi. Katılımcı, oturumdan önce 2 dk boyunca oturdu. Kafaya takılan ekran yerleştirildi ve gözbebekleri arası mesafe katılımcının konforuna göre ayarlandı. Serginin parçası olmayan 2 dk'lık bir uygulama sahnesi sunuldu. Uygulama sahnesi, yalnızca katılımcının hareket ve etkileşime alışması için kullanıldı.

Her seferinde tek bir katılımcı test edildiği için, protokoldeki kalabalıklaşma durumu, ortaya çıkan eş zamanlı grup hareketleri yerine model tabanlı yoğunluk tahminleri ile temsil edilmiştir. Bu nedenle, çok kullanıcılı birlikte var olma, kişilerarası kaçınma ve dinamik kalabalık etkileşimleri doğrudan simüle edilmemiş olup kalabalıkla ilgili sonuçlar yorumlanırken bu durum göz önünde bulundurulmuştur.

Alıştırmaların ardından, belirlenen sergi sahnesi başlatıldı. Katılımcıya sergiye girmesi, rotayı doğal bir şekilde takip etmesi, işaretli düğümlerle etkileşime geçmesi ve altı tematik bölgenin tamamını bitirdikten sonra çıkış yapması talimatı verildi. Ek rota rehberliği, yalnızca katılımcının 30 s'den fazla süreyle ilerleyememesi durumunda sağlandı. Tamamlama süresi, bekleme süresi, yürüme mesafesi, tereddüt sayısı, etkileşim düğümü ziyaretleri ve yörünge koordinatları otomatik olarak kaydedildi.

Katılımcı çıkış tetikleyicisine ulaştığında oturum sona erdirilmiştir. Başa monte ekran çıkarılmış ve katılımcının 3 dk boyunca dinlenmesine izin verilmiştir. Katılımcı, dinlenme süresinin hemen ardından deney sonrası anketini doldurmuştur.

Davranışsal, çevresel ve anket sonuçları
Tamamlama süresi, giriş tetikleyicisinin aktivasyonundan çıkış tetikleyicisinin aktivasyonuna kadar geçen süre olarak tanımlanmıştır. Konaklama süresi, tematik bölgeler ve etkileşim düğüm alanları içinde geçirilen toplam süre olarak tanımlanmıştır. Yürüme mesafesi, yörünge koordinatlarından elde edilen kümülatif yol uzunluğu olarak tanımlanmıştır. Tereddüt sayısı, etkileşim düğüm alanlarının dışında gerçekleşen 3 s'den uzun duraklamaların sayısı olarak tanımlanmıştır. Isı haritası kapsamı şu şekilde hesaplanmıştır:

Ortalama aydınlık şiddeti bir Testo 540 aydınlık şiddeti ölçer (Testo SE & Co. KGaA), ses basınç seviyesi bir Testo 816-1 Sınıf 2 ses seviyesi ölçer (Testo SE & Co. KGaA), karbondioksit konsantrasyonu bir Testo 535 CO₂ ölçüm cihazı (Testo SE & Co. KGaA) ve ortam sıcaklığı bir Testo 605i termohigrometre (Testo SE & Co. KGaA) kullanılarak kaydedilmiştir. Üç sahne koşulunda da aynı izleme konumları kullanılmıştır. Aydınlık şiddeti lx, ses basınç seviyesi dB(A), karbondioksit ppm ve sıcaklık °C cinsinden kaydedilmiştir.

Varlık ve mekansal varlık alanları, çalışma protokolünde belirtilen 7 puanlı skorlama yapısı kullanılarak ölçülmüştür. Bu yapılar, Witmer ve Singer'ın valide edilmiş Varlık Anketi (PQ) çerçevesine ve Schubert ve ark.'nın Igroup Varlık Anketi (IPQ) çerçevesine²⁷ atıfta bulunularak yorumlanmıştır. Çalışma değişkenleri, standart PQ veya IPQ toplam puanları yerine alan düzeyindeki 7 puanlık skorlar olarak raporlanmıştır. Simülatör hastalığı için, önceden belirlenmiş 0–30 çalışması özet değişkeni ile birlikte Simülatör Hastalığı Anketi semptom çerçevesi kullanılmış olup; daha yüksek değerler daha fazla rahatsızlığı belirtmiştir. Bu 0–30 çalışması özeti, simülatör hastalığı ölçüm gelenekleri ile siberhastalık raporlaması arasındaki farkla tutarlı olarak²⁸, standart ağırlıklı SSQ Toplam Şiddet skorundan ayrı olarak raporlanmıştır. Etkileşim kalitesi, yol bulma netliği, görsel konfor, akustik konfor, termal konfor, algılanan kalabalık, bilişsel yük ve genel memnuniyet, çalışmaya özgü, çok maddeli, 7 puanlık derecelendirme ölçekleri kullanılarak ölçülmüştür. Ek Dosya 2, her bir alan için yapı kaynağını, puan aralığını ve raporlama geleneğini belgelemektedir.

Çalışma sonuçları
Birincil algoritmik sonuç, nihai mekansal maliyet olarak tanımlanmıştır. Birincil ziyaretçi deneyimi sonucu, genel memnuniyet olarak tanımlanmıştır. İkincil algoritmik sonuçlar; iyileştirme yüzdesi, en iyi çözüme ulaşmak için gereken iterasyon sayısı, çalışma süresi ve kabul oranı olarak tanımlanmıştır. İkincil ziyaretçi deneyimi sonuçları; mevcudiyet, mekansal mevcudiyet, etkileşim kalitesi, yol bulma netliği, görsel konfor, akustik konfor, termal konfor, algılanan kalabalıklaşma, bilişsel yük, simülatör hastalığı, tamamlama süresi, bekleme süresi, yürüme mesafesi, tereddüt sayısı ve ısı haritası kapsamı olarak tanımlanmıştır. Güzergah verimliliğini değerlendirmek için tamamlama süresi ve yürüme mesafesi kullanılmıştır. Navigasyon kalitesini değerlendirmek için tereddüt sayısı ve yol bulma netliği kullanılmıştır. Sürükleyici etkileşimi değerlendirmek için mevcudiyet, mekansal mevcudiyet, etkileşim kalitesi ve bekleme süresi kullanılmıştır. Deneyimsel yükü değerlendirmek için algılanan kalabalıklaşma, bilişsel yük, konfor derecelendirmeleri ve simülatör hastalığı kullanılmıştır.

Veri temizleme ve kalite kontrolü
Analizden önce tüm katılımcı kayıtları kontrol edildi. Her kaydın tek bir katılımcı tanımlayıcısına, tek bir koşul etiketine, eksiksiz davranışsal kayıtlara ve anket puanlarına sahip olduğu ve mükerrer tanımlayıcı bulunmadığı onaylandı. Varlık, mekansal varlık ve çalışmaya özgü deneyim derecelendirmeleri, tanımlanmış olan 1–7 aralıklarıyla sınırlandırıldı. Simülatör hastalığı çalışma özet değişkeni, önceden belirlenmiş 0–30 aralığıyla sınırlandırıldı. Analizde kullanılan yapı kaynağı, yanıt aralığı, alan oluşturma ve türetilmiş puan tanımlarının belgelendiğini onaylamak için anket/kod defteri dosyası kontrol edildi.

Oturum tamamlanmadıysa, tamamlanma süresi 3 dk'dan az veya 25 dk'dan fazlaysa, ısı haritası kapsamı %10'dan azsa, yörünge günlüğü eksik veya teknik olarak geçersizse, yürüyüş mesafesi eksik/geçersiz bir yörünge kaydıyla birlikte 20 m'den azsa veya katılımcı erken sonlandırma talep ettiyse, ilgili katılımcı kaydı hariç tutuldu. Yürüyüş mesafesi için herhangi bir üst sınır uygulanmadı; yürüyüş mesafesi, geçerli gözlemlenen aralığı boyunca sürekli bir çalışma sonucu olarak korundu. Herhangi bir fizibilite kısıtlamasını ihlal eden algoritma çalıştırması, yerleşim seçiminden hariç tutuldu. Tekrarlanabilirlik için rastgele tohumlar, yerleşim dosyaları, algoritma çıktıları, anket/kod kitabı dosyaları ve analiz betikleri saklandı. Stokastik optimizasyon çıktıları, başlatma ve öneri davranışına göre değişiklik gösterebileceği için rastgele tohumların saklanması gerekliydi²⁹.

Algoritma performansı
30 standart benzetimli tavlama çalışması ve 30 yeniden ısıtmalı adaptif benzetimli tavlama çalışması analiz edildi. Başlangıç uzaysal maliyeti, final uzaysal maliyeti, iyileştirme yüzdesi, en iyi çözüme ulaşana kadar geçen iterasyon sayısı, çalışma süresi ve kabul oranı ortalama ± standart sapma (SD) olarak özetlendi; grup ortalamaları ve algoritmalar arası farklar için %95 güven aralıkları bildirildi.

Normallik, kuantil-kuantil (Q-Q) grafikleri ve Shapiro-Wilk testi kullanılarak değerlendirildi. Varyans homojenliği Levene testi ile değerlendirildi. Varsayımlar karşılandığında, iki algoritmik koşul bağımsız örneklem t testleri kullanılarak karşılaştırıldı. Varsayımlar karşılanmadığında Mann-Whitney U testleri kullanıldı. Çift yönlü p değerleri, %95 güven aralıkları ve etki büyüklükleri rapor edildi. Cohen's d, şu denklem kullanılarak hesaplandı

burada:

Parametrik olmayan karşılaştırmalar için sıra-biseriyal korelasyon kullanılmıştır. Duyarlılık analizi, her bir amaç fonksiyonu ağırlığı tek tek ±10% oranında değiştirilerek ve toplamın 1,00 olarak kalması için geri kalan dört ağırlık orantılı olarak yeniden normalize edilerek gerçekleştirilmiştir. Her alternatif ağırlık vektörü için nihai mekansal maliyet ve iyileştirme yüzdesi yeniden hesaplanmıştır. Yeniden ısıtma koşullu adaptif simüle edilmiş tavlama yöntemi, alternatif ağırlık ayarları genelinde daha düşük bir nihai mekansal maliyet koruduğunda, algoritmik karşılaştırma kararlı kabul edilmiştir.

Katılımcı sonuç analizi
Üç farklı düzenleme koşulundaki katılımcı sonuçları, IBM SPSS Statistics 27.0 (IBM Corp.) kullanılarak analiz edilmiştir. Sürekli değişkenler ortalama ± SD olarak, kategorik değişkenler ise sayı ve yüzde olarak raporlanmıştır. Normallik, Q-Q grafikleri ve Shapiro-Wilk testi kullanılarak değerlendirilmiştir. Varyans homojenliği Levene testi ile değerlendirilmiştir. Kabul edilebilir varyans homojenliğine sahip, normal dağılım gösteren sonuçlar için tek yönlü varyans analizi (ANOVA) kullanılmıştır. Varyans homojenliği varsayımı ihlal edildiğinde Welch'in ANOVA'sı kullanılmıştır. Normal dağılım göstermeyen sonuçlar için Kruskal-Wallis testleri kullanılmıştır.

Manuel yerleşim, standart simüle edilmiş tavlama yerleşimi ve yeniden ısıtmalı adaptif simüle edilmiş tavlama yerleşimi arasında ikili karşılaştırmalar yapılmıştır. Her bir sonuç içindeki üç ikili karşılaştırma Holm yöntemi kullanılarak düzeltilmiştir. %95 güven aralıkları, düzeltilmiş p-değerleri ile birlikte bildirilmiştir. Standart ANOVA için eta-kare, Welch'in ANOVA testi için omega-kare, Kruskal-Wallis testleri için epsilon-kare ve ikili karşılaştırmalar için standardize edilmiş ortalama farklar bildirilmiştir. Ek bir sağlamlık analizi olarak, grup ortalaması, SD ve grup başına n = 60 değerlerinden yararlanılarak ikili Welch kontrastları hesaplanmıştır. Welch serbestlik dereceleri, çift taraflı p değerleri, Holm ile düzeltilmiş p değerleri, ortalama farklar için %95 GA'lar ve Hedges g hesaplanmıştır. Bu ek analiz, grup düzeyindeki istatistikleri kullanmış olup Ek Tablo 1'de sunulmuştur.

Rastgele 1:1:1 üç grup karşılaştırması temel analiz olarak ele alınmıştır. Örneği tanımlamak ve belirgin dengesizlikleri tespit etmek amacıyla, gruplara atama yapılmadan önce yaş grubu, cinsiyet, eğitim düzeyi, önceki sanal gerçeklik deneyimi ve müze/sergi ziyaret sıklığı kaydedilmiştir. Çalışma, alt grup etkileşim testleri için tasarlanmamış veya güçlendirilmemiş olup önceden belirlenmiş bir moderatör modeli dahil edilmemiştir; bu nedenle söz konusu özellikler, kanıtlanmış moderatörlerden ziyade bağlamsal değişkenler olarak değerlendirilmiştir. Rastgele atama, başlangıç özellikleri üzerinde tasarıma dayalı kontrol sağlamış, ancak önceki VR aşinalığının kalıntı etkisi açıkça bir sınırlama olarak belirtilmiştir. Eta-kare şu şekilde hesaplanmıştır:

Kruskal-Wallis testleri için epsilon-kare şu şekilde hesaplanmıştır:

burada H Kruskal-Wallis test istatistiğini, k grup sayısını ve n toplam örnekleim boyutunu temsil eder.

Genel memnuniyet, mevcudiyet, yön bulma netliği, algılanan kalabalıklaşma, bilişsel yük, tamamlama süresi, yürüme mesafesi, tereddüt sayısı ve ısı haritası kapsamı; bu değişkenler mekansal verimliliği ve sürükleyici ziyaretçi deneyimini doğrudan yansıttığı için yorumlamada önceliklendirilmiştir.

Sonuçlar

Katılımcı akışı ve veri tamlığı
Sürükleyici sergi deneyini tamamlayan toplam 180 katılımcı son analize dahil edilmiştir. Üç yerleşim koşulu dengelenmiş; 60 katılımcı manuel yerleşime, 60'ı standart simüle edilmiş tavlama (simulated annealing) yerleşimine ve 60'ı yeniden ısıtmalı adaptif simüle edilmiş tavlama yerleşimine atanmıştır. Veri kalite kontrolünden sonra hiçbir katılımcı kaydı hariç tutulmamıştır. Tüm davranışsal kayıtlar ve deney sonrası anket puanları tamdır. Çevresel ölçümler, katılımcı çıktıları yerine deneysel kontrol kontrolleri olarak kaydedilmiştir; her üç sahne koşulu boyunca aynı izleme konumları ve önceden belirlenmiş hedef aralıklar kullanılmış olup, bu değişkenler koşullar arası çıkarımsal analize dahil edilmemiştir.

Final analiz, iki optimizasyon koşulundan elde edilen 180 katılımcı-oturum kaydını ve 60 algoritma çalışmasını içermiştir. Manuel yerleşim, optimize edilmemiş baz hat olarak hizmet etmiştir. Standart simüle edilmiş tavlama ve yeniden ısıtmalı adaptif simüle edilmiş tavlama koşullarının her biri 30 bağımsız optimizasyon çalışmasını içermiştir. Temel algoritmik, davranışsal ve anket sonuçları Tablo 2'de özetlenmiştir.

Anket güvenilirliği ve puan dağılımı
Yerleşim koşulları karşılaştırılmadan önce, çok maddeli anket alanlarının iç tutarlılığı incelendi. Anket alanları, 0,78 ile 0,91 arasında değişen Cronbach alfa değerleri ile kabul edilebilir ila iyi düzeyde güvenilirlik gösterdi. Varlık, mekansal varlık, etkileşim kalitesi, yön bulma netliği, konforla ilgili değerlendirmeler, bilişsel yük ve genel memnuniyetin tamamı, önceden belirlenen 0,70 güvenilirlik eşiğini karşıladı.

Grup karşılaştırmalarından önce puan dağılımları da incelenmiştir. Birincil ziyaretçi deneyimi sonucu için belirgin bir tavan veya taban etkisi gözlenmemiştir. Genel memnuniyet, mevcudiyet, yön bulma netliği ve bilişsel yük, üç yerleşim koşulu boyunca yeterli değişkenlik göstermiştir. Simülatör hastalığı puanları, kısa süreli sanal gerçeklik maruziyetinden beklendiği üzere sağa çarpık çıkmış ve bu nedenle dağılım kontrolleri ile parametrik olmayan duyarlılık testleri ile birlikte değerlendirilmiştir.

Algoritma performansı
Yeniden ısıtmalı adaptif simüle edilmiş tavlama algoritması, standart simüle edilmiş tavlamaya göre daha düşük bir nihai uzamsal maliyet üretmiştir. Ortalama nihai uzamsal maliyet standart simüle edilmiş tavlama için 0,475 ± 0,019 (%95 CI, 0,468–0,482) ve Adaptif SA-R için 0,424 ± 0,016 (%95 CI, 0,418–0,430) olarak belirlenmiştir. Algoritmalar arası ortalama fark (Adaptif − Standart) Welch t = 11,25, p < 0,001 ve Cohen's d = 2,90 ile −0,051 (%95 CI, −0,060 ile −0,042 arası) idi.

İyileşme yüzdesi adaptif algoritma koşulunda daha yüksekti: standart simüle tavlama için %24,91 ± %3,22 ve Adaptive SA-R için %32,54 ± %3,29; bu da +7,63 yüzdelik puanlık bir ortalama farka karşılık gelmektedir (95% CI, 5,95–9,31; Welch t = 9,07; p < 0,001; d = 2,34). Adaptive SA-R, standart simüle tavlamanın 925,47 ± 86,38 iterasyonuna karşılık 722,20 ± 90,19 iterasyonda en iyi çözüme ulaşmış olup, bu durum −203,27 iterasyonluk bir fark oluşturmuştur (95% CI, −248,91 ila −157,63; Welch t = 8,92; p < 0,001; d = 2,30).

Adaptive SA-R için çalışma süresi orta derecede daha uzundu. Ortalama çalışma süresi 47.83 ± 9.42 s'den 55.86 ± 9.49 s'ye yükselmiş olup, bu durum 8.03 s'lik bir ortalama artışa (%95 GA, 3.14–12.92; Welch t = 3.29; p = 0.002; d = 0.85) ve %16.8'lik bir göreli artışa karşılık gelmektedir. Kabul oranı 0.294 ± 0.045'ten 0.372 ± 0.054'e yükselmiş ve +0.078'lik bir ortalama fark oluşmuştur (%95 GA, 0.052–0.104; Welch t = 6.08; p < 0.001; d = 1.57). Buna karşılık, ortalama nihai uzamsal maliyet %10.7 daha düşük ve en iyi çözüme ulaşmak için gereken iterasyon sayısı %22.0 daha az çıkmıştır. Bu durum, evrensel bir hesaplama üstünlüğünün kanıtından ziyade, test edilen problem boyutu dahilinde makul bir hesaplama maliyeti olarak yorumlanmıştır.

Yakınsama eğrileri, yeniden ısıtmalı adaptif simüle tavlama algoritmasının erken arama aşamasında uzaysal maliyeti daha hızlı azalttığını ve sonraki yinelemeler boyunca daha düşük bir maliyet yörüngesi sürdürdüğünü göstermiştir. Bağımsız çalışmalar genelinde, adaptif algoritma nihai uzaysal maliyette sayısal olarak daha düşük bir değişkenlik göstermiştir; bu tanımlayıcı fark ayrı bir formal varyans testine tabi tutulmamıştır. Nihai uzaysal maliyet, iyileşme yüzdesi, en iyi çözüme ulaşmak için gereken yineleme sayısı, çalışma süresi, kabul oranı ve temsili yakınsama eğrilerini içeren algoritma performans sonuçları Şekil 2'de gösterilmektedir.

Ziyaretçi deneyimi sonuçları
Genel memnuniyet, üç farklı yerleşim koşulu arasında farklılık göstermiştir. Manuel yerleşim koşulundaki katılımcılar ortalama 3,59 ± 0,45 (%95 CI, 3,47–3,71), standart simüle tavlama (simulated annealing) yerleşiminde ortalama 3,96 ± 0,44 (%95 CI, 3,85–4,07) ve yeniden ısıtmalı adaptif simüle tavlama yerleşiminde ise ortalama 4,37 ± 0,31 (%95 CI, 4,29–4,45) bildirmiştir. Koşullar arası etki büyüktür. Genel memnuniyet, mekansal maliyet fonksiyonunun bir bileşeni değildir ve bu nedenle algoritma tarafından doğrudan optimize edilmemektedir.

Varlık ve mekansal varlık aynı paterni izlemiştir. Varlık puanı, manuel yerleşim koşulunda 3.77 ± 0.56 iken, standart simüle tavlama koşulunda 3.99 ± 0.55'e ve yeniden ısıtmalı adaptif simüle tavlama koşulunda 4.28 ± 0.42'ye yükselmiştir. Mekansal varlık ise aynı üç koşul boyunca 3.75 ± 0.64'ten 3.96 ± 0.63'e ve 4.27 ± 0.47'ye artış göstermiştir.

Etkileşim kalitesi ve yol bulma netliği de optimize edilmiş düzenlerde iyileşme göstermiştir. Etkileşim kalitesi, manuel düzen koşulundaki 3,74 ± 0,56 değerinden, standart simüle tavlama koşulunda 4,00 ± 0,57'ye ve yeniden ısıtmalı adaptif simüle tavlama koşulunda 4,24 ± 0,57'ye yükselmiştir. Yol bulma netliği ise sırasıyla 3,61 ± 0,58'den 3,90 ± 0,57'ye ve 4,17 ± 0,48'e artmıştır.

Optimize edilmiş yerleşimler, negatif deneyim göstergelerini azaltmıştır. Algılanan kalabalık hissi, manuel yerleşim durumundaki 3.01 ± 0.49 değerinden, standart simüle tavlama durumunda 2.75 ± 0.55'e ve yeniden ısıtmalı adaptif simüle tavlama durumunda 2.56 ± 0.45'e düşmüştür. Bilişsel yük 3.21 ± 0.48'den 2.87 ± 0.52'ye ve 2.73 ± 0.44'e gerilemiştir. Simülatör hastalığı ise en düşük seviyeye adaptif yerleşim durumunda ulaşmış; manuel yerleşim durumundaki 2.52 ± 0.55 değerinden, standart simüle tavlama durumunda 2.44 ± 0.58'e ve yeniden ısıtmalı adaptif simüle tavlama durumunda 2.12 ± 0.56'ya düşmüştür.

Konforla ilgili değerlendirmeler tutarlı ancak daha orta düzeyde iyileşmeler göstermiştir. Görsel konfor, manuel yerleşim durumundaki 3.67 ± 0.44 değerinden, standart simüle tavlama durumunda 3.87 ± 0.44'e ve yeniden ısıtmalı adaptif simüle tavlama durumunda 4.07 ± 0.45'e yükselmiştir. Akustik konfor 3.64 ± 0.52'den 3.75 ± 0.42'ye ve 3.97 ± 0.44'e yükselmiştir. Termal konfor 3.69 ± 0.46'dan 3.79 ± 0.32'ye ve 3.94 ± 0.44'e yükselmiştir. Temel ziyaretçi deneyimi ve davranışsal sonuçlar Şekil 3'te gösterilmiştir.

Davranışsal sonuçlar
Davranışsal yörünge verileri, anket bulgularını desteklemiştir. Üç yerleşim koşulunda tamamlanma süresi azalmıştır. Manuel yerleşim koşulundaki katılımcıların sergiyi tamamlamaları 19,11 ± 2,63 dk sürerken, standart simüle edilmiş tavlama koşulunda bu süre 17,42 ± 2,77 dk ve yeniden ısıtmalı adaptif simüle edilmiş tavlama koşulunda 14,93 ± 2,32 dk olmuştur.

Yürüme mesafesinde de benzer bir azalma görülmüştür. Ortalama yürüme mesafesi manuel yerleşim koşulunda 234.88 ± 24.34 m, standart simüle tavlama koşulunda 217.95 ± 24.33 m ve yeniden ısıtmalı adaptif simüle tavlama koşulunda 201.86 ± 23.47 m olarak belirlenmiştir. Tereddüt sayısı da manuel yerleşim koşulundaki 7.10 ± 1.80 değerinden, standart simüle tavlama koşulunda 5.51 ± 1.79'a ve yeniden ısıtmalı adaptif simüle tavlama koşulunda 4.07 ± 1.99'a düşmüştür.

Optimize edilmiş düzenlemeler altında kalış süresi ve ısı haritası kapsamı artmıştır. Kalış süresi, manuel düzenleme durumundaki 11.17 ± 2.03 min değerinden, standart simüle edilmiş tavlama durumunda 12.24 ± 2.04 min değerine ve yeniden ısıtmalı adaptif simüle edilmiş tavlama durumunda 13.39 ± 2.28 min değerine yükselmiştir. Isı haritası kapsamı ise sırasıyla %66.18 ± %9.40'tan %74.14 ± %7.93'e ve %84.40 ± %9.47'ye artmıştır.

Bu bulgular, adaptif düzenin rotayı sadece kısaltmadığını göstermektedir. Bu düzen, duraklama süresini ve mekansal kapsamı artırırken, verimsiz hareketleri ve tereddütleri azaltmıştır.

Mekansal düzen ve yörünge dağılımı
Optimize edilmiş düzenler, rota organizasyonu ve mekansal kapsama açısından belirgin farklılıklar göstermiştir. Manuel düzenle karşılaştırıldığında, standart benzetimli tavlama düzeni gereksiz rota dönüşlerini azaltmış ve tematik bölgeler arasındaki sürekliliği artırmıştır. Yeniden ısıtmalı adaptif benzetimli tavlama düzeni ise ana rota boyunca daha az yerel tıkanıklık noktasıyla, sergi bölgelerinin ve etkileşim düğümlerinin daha dengeli bir dağılımını sağlamıştır.

Yörünge ısı haritaları, adaptif yerleşim koşulundaki katılımcıların, daha kısa yürüme mesafeleri ve daha az tereddüt anı sergilerken sergi salonunun daha geniş bir kısmını kapsadığını göstermiştir. Manuel yerleşim koşulunda ise yörüngeler, birkaç dönüş noktası ve geçiş alanı etrafında daha yoğunlaşmıştır. Standart simüle tavlama koşulları altında, yörünge dağılımı daha sürekli hale gelmiş ancak yine de tekrarlayan hareketlerin olduğu birkaç yerel bölge sergilemiştir. Yeniden ısıtmalı adaptif simüle tavlama altında, yörünge deseni daha geniş olmuş ve sergi alanı genelinde daha eşit şekilde dağılmıştır. Mekansal yerleşimler ve ziyaretçi yörünge ısı haritaları Şekil 4'te gösterilmiştir.

Katılımcı sonuçlarının istatistiksel karşılaştırması
Grup karşılaştırmaları, birincil ve temel ikincil sonuçlarda koşullar arasında belirgin farklar olduğunu göstermiştir. Genel memnuniyet koşullara göre anlamlı şekilde farklılık göstermiş ve en yüksek skor, yeniden ısıtmalı adaptif simüle edilmiş tavlama koşulunda gözlemlenmiştir. Isı haritası kapsamı, tamamlama süresi, tereddüt sayısı, yürüme mesafesi, yol bulma netliği ve mevcudiyet de koşullar arasında güçlü etkiler göstermiştir.

En büyük etkiler ısı haritası kapsamı, genel memnuniyet, tereddüt sayısı ve tamamlama süresi için gözlemlenmiştir. Isı haritası kapsamı, η² = 0.413 ile koşullar arasında büyük bir etki göstermiştir. Genel memnuniyet de η² = 0.386 ile büyük bir etki göstermiştir. Tereddüt sayısı ve tamamlama süresi, sırasıyla η² = 0.311 ve η² = 0.311 ile büyük etkiler göstermiştir. Yürüme mesafesi, η² = 0.242 ile orta-yüksek düzeyde bir etki göstermiştir.

İkili duyarlılık analizleri, temel üç grup karşılaştırmasını desteklemiştir. Standart simüle tavlama ile karşılaştırıldığında, Adaptive SA-R genel memnuniyeti 0,41 puan (95% CI, 0,272–0,548; Holm-düzeltmeli p < 0,001; Hedges g = 1,07), mevcudiyet hissini 0,29 (95% CI, 0,113–0,467; düzeltilmiş p = 0,003; g = 0,59) ve yön bulma açıklığını 0,27 (95% CI, 0,079–0,461; düzeltilmiş p = 0,012; g = 0,51) artırmıştır. Tamamlama süresini 2,49 dk (95% CI, −3,414 ila −1,566; düzeltilmiş p < 0,001; g = −0,97), yürüme mesafesini 16,09 m (95% CI, −24,733 ila −7,448; düzeltilmiş p < 0,001; g = −0,67) ve tereddüt sayısını 1,44 (95% CI, −2,124 ila −0,756; düzeltilmiş p < 0,001; g = −0,76) azaltırken, ısı haritası kapsamını 10,26 yüzde puan (95% CI, 7,101–13,419; düzeltilmiş p < 0,001; g = 1,17) artırmıştır. Algılanan kalabalık düzeyi 0,19 puan daha düşük (95% CI, −0,372 ila −0,008; düzeltilmiş p = 0,041; g = −0,38) ve 0–30 simülatör tutma hastalığı çalışma özeti 0,32 puan daha düşük (95% CI, −0,526 ila −0,114; düzeltilmiş p = 0,005; g = −0,56) çıkmıştır. Tüm katılımcı sonuçları için eksiksiz üçlü karşılaştırma sonuçları Ek Tablo 1'de raporlanmıştır.

Önceden belirlenmiş parametrik veya robust alternatifleri seçmeden önce, dağılım ve varyans varsayımları Q-Q grafikleri, Shapiro-Wilk testleri ve Levene testleri kullanılarak değerlendirilmiştir. Açıkça normal dağılım göstermeyen sonuçlar için parametrik olmayan duyarlılık testi kullanılmıştır. İkili karşılaştırmalar Holm yöntemiyle düzeltilmiş olup, temel grup ortalamaları, gruplar arası algoritmik farklar, şekil hata çubukları ve ek özet-istatistik ikili karşılaştırmalar için %95 güven aralıkları rapor edilmiştir. Bu analizler önceden belirlenmediği veya güçlendirilmediği için, bağlamsal kovaryatlardan herhangi bir alt grup veya moderatör etkisi çıkarımı yapılmamıştır.

Birkaç katılımcı düzeyindeki sonuç, uzaysal maliyet fonksiyonu tarafından doğrudan minimize edilen değişkenlerin ötesinde yakınsak doğrulama sağlamaktadır. Genel memnuniyet, mevcudiyet, bilişsel yük, simülatör hastalığı, kalış süresi ve ısı haritası kapsamı, amaç fonksiyonundaki açık terimler değildir. Bu nedenle, bu değişkenlerin düzenler arasındaki farklılıkları, değerlendirmeyi basit rota uzunluğu veya sıkışıklık cezalarının yeniden ifadesinin ötesine taşımaktadır; ancak bunlar aynı kontrollü sanal gerçeklik deneyi kapsamında ölçülmüş olup tamamen bağımsız gerçek dünya doğrulamaları olarak yorumlanmamalıdır.

Hassasiyet analizi
Hassasiyet analizi, her bir amaç fonksiyonu ağırlığını tek tek ±%10 oranında değiştirmiş ve toplam ağırlığın 1,00 olarak kalmasını sağlamak için kalan ağırlıkları orantılı olarak yeniden normalize etmiştir. Alternatif ağırlık ayarları genelinde, yeniden ısıtma koşullu adaptif simüle edilmiş tavlama yöntemi, en düşük ortalama nihai mekansal maliyeti korumuştur. Karşılaştırma yönü; nihai mekansal maliyet, iyileştirme yüzdesi ve en iyi çözüme ulaşana kadar geçen iterasyon sayısı için değişmeden kalmıştır. Bu sonuçlar, orta düzeydeki ağırlık sapmalarına karşı yerel dayanıklılığı desteklemektedir ancak aynı ağırlık vektörünün diğer sergi türleri için uygun olduğunu kanıtlamamaktadır.

Stabilite analizi, adaptif algoritmanın yalnızca tek bir nominal ağırlık konfigürasyonuna bağımlı olmadığını göstermektedir. Ziyaretçi deneyimi örüntüsü de algoritmik sonuçlarla tutarlılık göstermiştir: en düşük mekansal maliyete sahip yerleşim planı, en yüksek memnuniyeti, daha güçlü bir mevcudiyet hissini, daha net yön bulma yeteneğini ve daha geniş ısı haritası kapsamını ortaya koymuştur.

Uygulama, tek bir kat planına sabitlenmek yerine parametre odaklıdır: hol sınırı, ızgara çözünürlüğü, bölge sayısı ve izin verilen alan, yol genişliği aralığı, yoğunluk tavanı, etkileşim düğümü sayısı, çevresel hedefler ve amaç ağırlıkları harici yapılandırma değerleridir. Bu girdiler, öneri/kabul/yeniden ısıtma arama mantığını değiştirmeden değiştirilebilir ve böylece diğer kodlanmış düzenlere yapısal taşınabilirlik sağlanır. Bu bir yazılım mimarisi özelliğidir, genelleştirmenin ampirik bir kanıtı değildir; performans yalnızca mevcut 36 m x 24 m boyutlarındaki dikdörtgen tek katlı senaryo için gösterilmiştir.

Bulguların özeti
Test edilen 36 m x 24 m tek katlı sergi senaryosu içerisinde, yeniden ısıtmalı adaptif simüle tavlama yöntemi, değerlendirilen üç yerleşim durumu arasında en düşük mekansal maliyeti, en yüksek iyileştirme yüzdesini ve en olumlu katılımcı deneyimi profilini oluşturmuştur. Manuel yerleşimle karşılaştırıldığında, adaptif yerleşim daha yüksek memnuniyet, daha güçlü varlık hissi, daha net yön bulma, daha düşük kalabalık ve bilişsel yük, daha kısa tamamlama süresi ve yürüme mesafesi, daha az tereddüt anı, daha uzun konaklama süresi ve daha geniş ısı haritası kapsamı sağlamıştır. Bu bulgular, önceden tanımlanmış amaç fonksiyonu ve deneysel koşullar altındaki performansı tanımlamakta olup, evrensel olarak optimal bir sergi yerleşiminin kanıtı olarak yorumlanmamalıdır. Standart simüle tavlama ile karşılaştırıldığında, adaptif algoritma, çalışma süresindeki mütevazı bir artışa rağmen, daha güçlü optimizasyon performansı ve daha iyi katılımcı düzeyinde sonuçlar sergilemiştir. Algoritmik, davranışsal, anket ve yörünge-ısı haritası sonuçlarının kombinasyonu, sürükleyici sergi alanı çevresel tasarımı için önerilen yerleşim optimizasyon iş akışını desteklemektedir.

Veri kullanılabilirliği
Mevcut çalışmayla ilişkili kaynak veri materyalleri Figshare üzerinden erişilebilirdir: Zhang, Guangping; Hui, Xianghui; Wang, Hanye (2026). Optimizing Immersive Exhibition Space Design Using Adaptive Simulated Annealing with Reheating and Virtual Reality Evaluation. figshare. Dataset. https://doi.org/10.6084/m9.figshare.33313611.v1

Şekil 1: Sürükleyici sergi alanı yerleşim optimizasyonu ve sanal gerçeklik değerlendirmesi için iş akışı. İş akışı; sergi alanı modelinin oluşturulması, yerleşim değişkenlerinin ve fizibilite kısıtlarının tanımlanması, manuel yerleşim oluşturma, standart benzetimli tavlama optimizasyonu, yeniden ısıtmalı adaptif benzetimli tavlama optimizasyonu, nihai yerleşim seçimi, sanal sahne oluşturma, katılımcı testleri, davranışsal ve anket verilerinin toplanması ve istatistiksel analiz aşamalarını içerir. Şekil, mekansal tasarım optimizasyonunu sürükleyici deneyim değerlendirmesiyle ilişkilendirmek için kullanılan tüm metodolojik diziyi özetlemektedir. Bu şekilde herhangi bir panel alt bölümesi veya istatistiksel gösterim kullanılmamıştır. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 2: Standart simüle tavlama ve yeniden ısıtmalı adaptif simüle tavlamanın algoritma performansı. (A) Bağımsız optimizasyon çalışmaları genelindeki final uzaysal maliyeti. (B) Başlangıçtan final uzaysal maliyetine kadar olan iyileşme yüzdesi. (C) En iyi çözüme ulaşmak için gereken iterasyon sayısı. (D) Saniye cinsinden çalışma süresi. (E) Arama süreci sırasındaki kabul oranı. (F) İterasyonlar boyunca uzaysal maliyeti gösteren temsili yakınsama eğrileri. Standart SA, standart simüle tavlamayı; Adaptif SA-R ise yeniden ısıtmalı adaptif simüle tavlamayı ifade eder. A-E panelleri, her algoritmik koşul için n = 30 bağımsız optimizasyon çalışmasını içermektedir. Merkezi işaretçiler/çubuklar grup ortalamalarını, hata çubukları ise ortalamanın %95 güven aralıklarını temsil etmektedir; bireysel çalışma düzeyindeki dağılım noktaları gösterilmemiştir. Algoritmalar arası çıkarımsal karşılaştırmalar, kesin p-değerleri ve Cohen’s d etki büyüklükleri ile Tablo 2'de bildirilmiştir. F paneli, temsili yakınsama yörüngelerini göstermekte olup çıkarımsal bir testten ziyade betimleyici niteliktedir. Kısaltmalar: CI = güven aralığı; SA = simüle tavlama; SA-R = yeniden ısıtmalı simüle tavlama. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 3: Üç farklı yerleşim koşulunda ziyaretçi deneyimi ve davranışsal sonuçlar. (A) Genel memnuniyet. (B) Varlık hissi. (C) Yol bulma netliği. (D) Algılanan kalabalık. (E) Bilişsel yük. (F) Tamamlama süresi. (G) Yürüme mesafesi. (H) Tereddüt sayısı. (I) Isı haritası kapsamı. Gruplar Manuel yerleşim, Standart SA (standart simüle edilmiş tavlama) ve Adaptif SA-R (yeniden ısıtmalı adaptif simüle edilmiş tavlama) olup, her grupta n = 60 katılımcı bulunmaktadır. Siyah işaretleyiciler grup ortalamalarını, dikey hata çubukları ise ortalamanın %95 güven aralıklarını temsil etmektedir; bireysel katılımcı düzeyindeki dağılımlar gösterilmemiştir. Sonuçlar, Protokol'de açıklanan önceden belirlenmiş ANOVA/robust alternatif çerçevesi kullanılarak üç grup arasında karşılaştırılmıştır; kesin p değerleri ve etki büyüklükleri Tablo 2'de verilmiştir. Kısaltmalar: CI = güven aralığı; ANOVA = varyans analizi; SA = simüle edilmiş tavlama; SA-R = yeniden ısıtmalı simüle edilmiş tavlama. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 4: Üç düzenleme koşulu boyunca mekansal yerleşimler ve ziyaretçi yörüngesi ısı haritaları. (A) Manuel sergi düzeni. (B) Standart benzetimli tavlama düzeni. (C) Yeniden ısıtmalı adaptif benzetimli tavlama düzeni. (D) Manuel düzen koşulundaki ziyaretçi yörüngesi ısı haritası. (E) Standart benzetimli tavlama koşulundaki ziyaretçi yörüngesi ısı haritası. (F) Yeniden ısıtmalı adaptif benzetimli tavlama için ziyaretçi yörüngesi ısı haritası. Şematik semboller; gömülü lejandda belirtildiği üzere girişi, çıkışı, tematik bölgeleri, dinlenme alanını, etkileşim düğümlerini ve ana rotayı temsil etmektedir. D–F panellerindeki yoğunluk ölçeği düşükten yüksek yörünge yoğunluğuna kadar değişmekte olup, her bir yörünge ısı haritası ilgili koşuldaki n = 60 katılımcı oturumunu özetlemektedir. A–C panelleri yerleşim şemaları, D–F panelleri ise tanımlayıcı yörünge görselleştirmeleridir; bu şekilde hata çubukları veya anlamlılık notasyonu kullanılmamıştır. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayınız.

Parametre kategorisi	Parametre	Değer / Ayar	Protokoldeki rolü
Sergileme alanı	Hall boyutu	36 m × 24 m	Sabit uzaysal sınır
Sergileme alanı	Toplam taban alanı	864 m²	Temel model alanı
Sergi alanı	Tavan yüksekliği	4,5 m	Sanal sahne parametresi
Erişim noktaları	Giriş genişliği	3,0 m	Sabit erişim noktası
Erişim noktaları	Çıkış genişliği	3,0 m	Sabit erişim noktası
Fonksiyonel bölgeleme	Tematik bölge sayısı	6	Ana yerleşim nesneleri
Fonksiyonel zonlama	Tematik bölge alan aralığı	80–130 m²	Uygulanabilirlik kısıtı
Fonksiyonel bölgeleme	Geçiş koridorları	2	Rota bağlantı elemanları
Fonksiyonel bölgeleme	Dinlenme alanı	40 m²	Sabit fonksiyonel alan
Sirkülasyon	Ana yol genişliği	1,8–3,5 m	Optimizasyon değişkeni
Dolaşım	Başlangıç manuel yol genişliği	2,2 m	Temel düzenleme ayarı
Dolaşım	Maksimum referans rota uzunluğu	120 m	Yürüme mesafesi maliyeti için normalizasyon değeri
Etkileşim	Etkileşim düğümleri	8–12	Optimizasyon değişkeni
Etkileşim	Etkileşim düğümü tetikleme yarıçapı	1,0 m	Sanal gerçeklik etkileşim ortamı
Etkileşim	Etkileşim düğümü açıklık yarıçapı	≥1,2 m	fizibilite kısıtı
Uzamsal analiz	Izgara boyutu	0,5 m × 0,5 m	Görünürlük, ısı haritası ve yoğunluk hesaplaması
Görünürlük analizi	Görüş hattı ışın aralığı	0,5 m	Görsel erişilebilirlik hesaplaması
Sıkışıklık	Yerel yoğunluk eşiği	≤1,50 kişi/m²	Yürütülebilirlik kısıtı ve kalabalıklaşma maliyeti referansı
Çevresel konfor	Hedef aydınlık düzeyi	300–500 lx	Çevresel konfor cezasının bileşeni
Çevresel konfor	Hedef ses basınç seviyesi	45–60 dB(A)	Çevresel konfor cezasının bileşeni
Çevresel konfor	Hedef karbondioksit	<900 ppm	Çevresel konfor cezasının bileşeni
Çevresel konfor	Hedef sıcaklık	22–25 °C	Çevresel konfor cezasının bileşeni
Amaç fonksiyonu	Yürüme mesafesi maliyet ağırlığı	0.25	Rota verimliliği bileşeni
Amaç fonksiyonu	Görsel erişilebilirlik maliyet ağırlığı	0.2	Görsel erişilebilirlik bileşeni
Amaç fonksiyonu	Kalabalık maliyet ağırlığı	0.25	Yığılma kontrol bileşeni
Amaç fonksiyonu	Çevresel konfor ceza ağırlığı	0.15	Çevresel konfor bileşeni
Amaç fonksiyonu	Etkileşim-denge ceza ağırlığı	0.15	Etkileşim-dağılım bileşeni
Standart benzetimli tavlama	Başlangıç sıcaklığı	100	Başlangıç arama sıcaklığı
Standart simulated annealing (benzetimli tavlama)	Soğutma katsayısı	0.95	Sıcaklık düşürme kuralı
Standart benzetimli tavlama	Maksimum iterasyon sayısı	1500	Durdurma kuralı
Standart simüle tavlama	Durgunluk eşiği	200 iterasyon	Erken durdurma kuralı
Standart benzetimli tavlama	Yerleşim önerisi hamleleri	Bölge hareketi; bölge-sıralama değişimi; yol genişliği ayarı; etkileşim düğümü hareketi	Komşu çözüm üretimi
Standart benzetilmiş tavlama	Bölge hareket aralığı	0,5–2,0 m	Teklif-hamle ayarı
Standart benzetimli tavlama	Yol genişliği ayar aralığı	0,1–0,3 m	Öneri-hareket ayarı
Standart benzetimli tavlama	Etkileşim düğümü hareket alanı	0,5–1,5 m	Teklif-hareket ayarı
Adaptif SA-R	Birinci aşama iterasyon aralığı	İterasyonların ilk %40'ı	Küresel araştırma aşaması
Adaptif SA-R	Birinci aşama teklif olasılıkları	Yerel yer değiştirme 0,20; bölge-sekans değişimi 0,35; yol-genişliği ayarı 0,30; etkileşim-düğümü yeniden konumlandırma 0,15	Adaptif öneri dağılımı
Adaptif SA-R	İkinci aşama iterasyon aralığı	İterasyonların son %60'ı	Yerel rafine etme aşaması
Adaptif SA-R	İkinci aşama öneri olasılıkları	Yerel yer değiştirme 0,35; bölge-sekans değişimi 0,15; yol genişliği ayarı 0,20; etkileşim düğümü yeniden konumlandırma 0,30	Adaptif önerme dağılımı
Adaptif SA-R	Yeniden ısıtma eşiği	iyileşme olmaksızın 150 yineleme	Erken yakınsama kontrolü
Adaptif SA-R	Yeniden ısıtma büyüklüğü	mevcut sıcaklıkta %10 artış	Adaptif yeniden ısıtma kuralı
Adaptif SA-R	Maksimum yeniden ısıtma olayları	çalışma başına 3 adet	Arama kararlılığı kuralı
Algoritma değerlendirmesi	Bağımsız rastgele tohumlar	algoritmik koşul başına 30	Algoritma performans tahmini
Sanal gerçeklik sahnesi	Kamera yüksekliği	1,65 m	Yaklaşık ayakta göz hizası yüksekliği
Sanal gerçeklik sahnesi	Yürüyüş hızı	1,2 m/s	Standartlaştırılmış navigasyon ayarı
Sanal gerçeklik sahnesi	Işınlanma	Devre dışı	Standardize edilmiş yörünge kaydı
Katılımcı oturumu	Alıştırma sahnesi süresi	2 dk	Test sahnesi öncesi alıştırma
Katılımcı oturumu	Oturur pozisyonda oturum öncesi dinlenme	2 dk	Baz hattı hazırlama
Katılımcı oturumu	Oturum sonrası dinlenme	3 dk	Anket öncesi toparlanma
Katılımcı oturumu	Rota yardım eşiği	>30 s ilerleme sağlanamadı	Standartlaştırılmış yardım kuralı
Çalışma tasarımı	Yerleşim koşulları	3	Manuel yerleşim; standart simüle edilmiş tavlama yerleşimi; yeniden ısıtmalı adaptif simüle edilmiş tavlama yerleşimi
Çalışma tasarımı	Koşul başına katılımcı sayısı	60	Denekler arası atama
Çalışma tasarımı	Toplam katılımcı sayısı	180	Tam çalışma örneği
Birincil algoritmik sonuç	Nihai mekânsal maliyet	Sürekli	Ana optimizasyon sonucu
Birincil ziyaretçi deneyimi sonucu	Genel memnuniyet	1–7 ölçeği	Temel katılımcı bildirimli sonuç
Sekonder algoritmik sonuçlar	İyileştirme yüzdesi; en iyi çözüme kadar olan iterasyon sayısı; çalışma süresi; kabul oranı	Sürekli	Algoritma performans değerlendirmesi
İkincil ziyaretçi deneyimi çıktıları	Varlık; mekansal varlık; etkileşim kalitesi; yol bulma netliği; görsel konfor; akustik konfor; termal konfor; algılanan kalabalık; bilişsel yük; simülatör hastalığı	Sürekli	Deneyim değerlendirmesi
İkincil davranışsal sonuçlar	Tamamlama süresi; bekleme süresi; yürüme mesafesi; tereddüt sayısı; ısı haritası kapsamı	Sürekli	Yörünge ve rota davranışı değerlendirmesi
Hariç tutma kuralı	Tamamlama süresi	<3 dk veya >25 dk	Katılımcı kayıt dışı bırakma kriteri
Hariç tutma kuralı	Yürüme mesafesi	Üst sınır yok; kayıtlar <20 m, yalnızca eksik/geçersiz yörünge ile ilişkili olduğunda geçersiz olarak kabul edildi	Veri bütünlüğü kuralı
Hariç tutma kuralı	Isı haritası kapsamı	<10%	Katılımcı kayıt dışı bırakma kriteri
Çoklu karşılaştırma kontrolü	İkili karşılaştırma düzeltmesi	Holm yöntemi	Tip I hata kontrolü
Hassasiyet analizi	Amaç fonksiyonu ağırlık değişimi	±%10, toplam ağırlık 1,00'da tutulmuştur	Stabilite kontrolü

Tablo 1: Uzamsal tasarım değişkenleri, optimizasyon parametreleri, fizibilite kısıtlamaları ve sonuç tanımlamaları.Bu tablo; sabit sergi alanı parametrelerini, değişken tasarım öğelerini, fizibilite kısıtlamalarını, amaç fonksiyonu ayarlarını ve gerekçelerini, standart simüle edilmiş tavlama parametrelerini, yeniden ısıtmalı adaptif simüle edilmiş tavlama ayarlarını, sanal gerçeklik sahne parametrelerini, katılımcı oturum prosedürlerini, veri bütünlüğü hariç tutma kurallarını ve protokolde kullanılan birincil ve ikincil sonuçları özetlemektedir. SA = simüle edilmiş tavlama; SA-R = yeniden ısıtmalı adaptif simüle edilmiş tavlama; VR = sanal gerçeklik.

Kategori	Sonuç	Manuel yerleşim	Standart SA	Adaptif SA-R	İstatistiksel test / ortalama farkı	p değeri	Etki büyüklüğü
Algoritma performans sonuçları	Nihai uzaysal maliyet	—	0.475 ± 0,019 (%95 GA, 0,468–0,482)	0.424 ± 0,016 (%95 GA, 0,418–0,430)	Welch t = 11,25; ortalama fark = −0,051 (%95 GA, −0,060 ile −0,042 arası)	<0.001	Cohen’s d = 2,90
	İyileşme yüzdesi (%)	—	24.91 ± 3,22 (%95 GA, 23,708–26,112)	32.54 ± 3,29 (%95 GA, 31,311–33,769)	Welch t = 9,07; ortalama fark = +7,63 (%95 GA, 5,95 ile 9,31 arası)	<0.001	Cohen’s d = 2,34
	En iyi çözüme ulaşmak için yapılan yinelemeler	—	925.47 ± 86,38 (%95 GA, 893,215–957,725)	722.20 ± 90,19 (%95 GA, 688,523–755,877)	Welch t = 8,92; ortalama fark = −203,27 (%95 GA, −248,91 ile −157,63 arası)	<0.001	Cohen’s d = 2,30
	Çalışma süresi (s)	—	47.83 ± 9,42 (%95 GA, 44,313–51,347)	55.86 ± 9,49 (%95 GA, 52,316–59,404)	Welch t = 3,29; ortalama fark = +8,03 (%95 GA, 3,14 ile 12,92 arası)	0.002	Cohen’s d = 0,85
	Kabul oranı	—	0.294 ± 0,045 (%95 GA, 0,277–0,311)	0.372 ± 0,054 (%95 GA, 0,352–0,392)	Welch t = 6,08; ortalama fark = +0,078 (%95 GA, 0,052 ile 0,104 arası)	<0.001	Cohen’s d = 1,57
Ziyaretçi deneyimi çıktıları	Varlık	3.77 ± 0,56 (%95 GA, 3,625–3,915)	3.99 ± 0,55 (%95 GA, 3,848–4,132)	4.28 ± 0,42 (%95 GA, 4,172–4,388)	ANOVA F = 14,86	<0.001	η² = 0.144
	Mekansal mevcudiyet	3.75 ± 0,64 (%95 GA, 3,585–3,915)	3.96 ± 0,63 (%95 GA, 3,797–4,123)	4.27 ± 0,47 (%95 GA, 4,149–4,391)	ANOVA F = 11,99	<0.001	η² = 0.119
	Etkileşim kalitesi	3.74 ± 0,56 (%95 GA, 3,595–3,885)	4.00 ± 0,57 (%95 GA, 3,853–4,147)	4.24 ± 0,57 (%95 GA, 4,093–4,387)	ANOVA F = 11,68	<0.001	η² = 0.117
	Yön bulma netliği	3.61 ± 0,58 (%95 GA, 3,460–3,760)	3.90 ± 0,57 (%95 GA, 3,753–4,047)	4.17 ± 0,48 (%95 GA, 4,046–4,294)	ANOVA F = 15,83	<0.001	η² = 0.152
	Görsel konfor	3.67 ± 0,44 (%95 GA, 3,556–3,784)	3.87 ± 0,44 (%95 GA, 3,756–3,984)	4.07 ± 0,45 (%95 GA, 3,954–4,186)	ANOVA F = 12,21	<0.001	η² = 0.121
	Akustik konfor	3.64 ± 0,52 (%95 GA, 3,506–3,774)	3.75 ± 0,42 (%95 GA, 3,642–3,858)	3.97 ± 0,44 (%95 GA, 3,856–4,084)	ANOVA F = 7,94	<0.001	η² = 0.082
	Termal konfor	3.69 ± 0,46 (%95 GA, 3,571–3,809)	3.79 ± 0,32 (%95 GA, 3,707–3,873)	3.94 ± 0,44 (%95 GA, 3,826–4,054)	ANOVA F = 5,61	0.004	η² = 0.060
	Algılanan kalabalıklaşma	3.01 ± 0,49 (%95 GA, 2,883–3,137)	2.75 ± 0,55 (%95 GA, 2,608–2,892)	2.56 ± 0,45 (%95 GA, 2,444–2,676)	ANOVA F = 12,33	<0.001	η² = 0.122
	Bilişsel yük	3.21 ± 0,48 (%95 GA, 3,086–3,334)	2.87 ± 0,52 (%95 GA, 2,736–3,004)	2.73 ± 0,44 (%95 GA, 2,616–2,844)	ANOVA F = 15,79	<0.001	η² = 0.151
	Genel memnuniyet	3.59 ± 0,45 (%95 GA, 3,474–3,706)	3.96 ± 0,44 (%95 GA, 3,846–4,074)	4.37 ± 0,31 (%95 GA, 4,290–4,450)	ANOVA F = 55,67	<0.001	η² = 0.386
	Simülatör hastalığı	2.52 ± 0,55 (%95 GA, 2,378–2,662)	2.44 ± 0,58 (%95 GA, 2,290–2,590)	2.12 ± 0,56 (%95 GA, 1,975–2,265)	ANOVA F = 8,47	<0.001	η² = 0.087
Davranışsal yörünge sonuçları	Tamamlama süresi (dk)	19.11 ± 2,63 (%95 GA, 18,431–19,789)	17.42 ± 2,77 (%95 GA, 16,704–18,136)	14.93 ± 2,32 (%95 GA, 14,331–15,529)	ANOVA F = 39,85	<0.001	η² = 0.311
	Bekleme süresi (dk)	11.17 ± 2,03 (%95 GA, 10,646–11,694)	12.24 ± 2,04 (%95 GA, 11,713–12,767)	13.39 ± 2,28 (%95 GA, 12,801–13,979)	ANOVA F = 16,46	<0.001	η² = 0.157
	Yürüme mesafesi (m)	234.88 ± 24,34 (%95 GA, 228,592–241,168)	217.95 ± 24,33 (%95 GA, 211,665–224,235)	201.86 ± 23,47 (%95 GA, 195,797–207,923)	ANOVA F = 28,28	<0.001	η² = 0.242
	Tereddüt sayısı	7.10 ± 1,80 (%95 GA, 6,635–7,565)	5.51 ± 1,79 (%95 GA, 5,048–5,972)	4.07 ± 1,99 (%95 GA, 3,556–4,584)	ANOVA F = 39,74	<0.001	η² = 0.310
	Isı haritası kapsamı (%)	66.18 ± 9,40 (%95 GA, 63,752–68,608)	74.14 ± 7,93 (%95 GA, 72,091–76,189)	84.40 ± 9,47 (%95 GA, 81,954–86,846)	ANOVA F = 62,33	<0.001	η² = 0.413

Tablo 2: Üç yerleşim koşulu genelindeki algoritmik ve katılımcı düzeyindeki sonuçlar. Bu tablo; Manuel yerleşim, Standart SA (standart simulated annealing) ve Adaptif SA-R (yeniden ısıtmalı adaptif simulated annealing) koşulları genelindeki algoritma performans sonuçlarını, ziyaretçi deneyimi sonuçlarını ve davranışsal yörünge sonuçlarını rapor etmektedir. Algoritma performans karşılaştırmaları, algoritmik koşul başına n = 30 bağımsız optimizasyon çalışmasına dayanmaktadır. Katılımcı düzeyindeki karşılaştırmalar, yerleşim koşulu başına n = 60 katılımcıya dayanmaktadır. Değerler, ortalama ± SD ve ortalamanın %95 güven aralıkları şeklinde rapor edilmiştir. Algoritma sonuçları için İstatistiksel Test sütunu ayrıca algoritmalar arası ortalama farkı ve bunun %95 GA'sını rapor etmektedir. p-değeri ve Etki Büyüklüğü sütunları ilgili çıkarımsal sonucu sağlamaktadır. Ayrıntılı eşli katılımcı hassasiyet karşılaştırmaları Ek Tablo S1'de sunulmuştur. SD = standart sapma; CI = güven aralığı; ANOVA = varyans analizi; SA = simulated annealing; SA-R = yeniden ısıtmalı adaptif simulated annealing; η² = eta-kare; d = Cohen's d.

Ek Dosya 1. Donanım, yazılım ve çevresel izleme kaynakları. Uzamsal optimizasyon ve sanal gerçeklik deneyleri için donanım, yazılım ve çevresel izleme kaynakları kullanılmıştır. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Dosya 2. Katılımcı taraması ve anket/kod kitabı çerçevesi. Katılımcı sonuçları için kullanılan çalışma alanlarını, puanlama aralıklarını ve raporlama kurallarını içeren katılımcı tarama kriterleri ve anket/kod kitabı bilgileri. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Dosya 3. Adaptif SA-R sözde kodu ve analiz kaynakları. Dört öneri çekirdeğini içeren Adaptif SA-R iş akışı için sözde kod ile birlikte yazılım bağımlılıkları, değişken tanımları ve şekil-kaynak dosyası açıklamaları. Lütfen bu dosyayı indirmek için buraya tıklayın.

Ek Tablo 1. Katılımcı sonuçlarının ikili hassasiyet karşılaştırmaları. İkili hassasiyet karşılaştırmaları; grup ortalamaları, standart sapmalar ve örneklem boyutları kullanılarak hesaplanmıştır. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Tartışma

Bu çalışma, ağırlıklı bir mekansal maliyet modelini, yeniden ısıtma işlemli adaptif simüle tavlamayı ve sanal gerçeklikte katılımcı testlerini birleştiren tekrarlanabilir bir sergi yerleşim iş akışını değerlendirmiştir. Önceden tanımlanmış 36 m x 24 m boyutlarındaki senaryoda, adaptif yerleşim, standart simüle tavlamaya göre daha düşük bir mekansal maliyet elde etmiş; ayrıca daha yüksek memnuniyet, daha güçlü varlık hissi, daha net yön bulma, daha kısa rotalar, daha az tereddüt ve daha geniş mekansal kapsama ile ilişkilendirilmiştir. "Optimize edilmiş" terimi burada, belirtilen kısıtlamalar altında belirtilen maliyet fonksiyonunun daha düşük bir değerini elde etme şeklindeki kısıtlı matematiksel anlamda kullanılmıştır; bu durum, yerleşimin estetik kalite, duygusal tepki, anlatı sıralaması veya tüm olası sergi hedefleri açısından küresel olarak optimal olduğu anlamına gelmez. Mekansal konfigürasyon hareketleri, görünürlüğü ve bilişsel erişilebilirliği şekillendirebilir^30,31, ancak tasarım kalitesi çok kriterli, insan merkezli bir değerlendirme olmaya devam etmektedir.

Katılımcı sonuçları, birkaç çıktı objektif fonksiyonun doğrudan terimleri olmadığı için faydalı, ancak hala sınırlı bir doğrulama katmanı eklemektedir. Genel memnuniyet, mevcudiyet, bilişsel yük, simülatör hastalığı, kalış süresi ve ısı haritası kapsama alanı, arama sırasında minimize edilmek yerine yerleşim oluşturulduktan sonra ölçülmüştür. Bu nedenle, sonuçların yönü, düşük maliyetli yerleşimin yalnızca yürüme mesafesi azaltımının matematiksel bir çıktısı olmadığını göstermektedir³². Aynı zamanda, doğrulama tek kullanıcılı bir sanal ortamda kalmıştır. Önceki sanal gerçeklik aşinalığı, navigasyon konforunu ve performansını etkileyebilir ve bağlamsal bir değişken olarak kaydedilmiş olsa da, mevcut çalışma alt gruba özgü etkileri veya etkileşim etkilerini tahmin edebilecek güce sahip değildi. Bu nedenle sonuçlar, demografik veya deneyimle ilgili faktörlerin hiçbir etkisinin olmadığına dair bir kanıt olarak değil, yerleşimler arası randomize edilmiş karşılaştırmalar olarak yorumlanmalıdır^33,34.

Algoritmik karşılaştırma da benzer şekilde muhafazakar bir biçimde yorumlanmalıdır. Dört öneri çekirdeğinin resmi türetimi, ileri ve geri koşullu öneri yoğunluklarının tersinir uygun hamleler için simetrik olduğunu göstermektedir; sonuç olarak, Hastings oranı 1'dir ve uygulanan kabul kuralı, simüle edilmiş tavlama içindeki standart Metropolis kuralıdır. Bu nedenle katkı, yeni bir Metropolis-Hastings algoritması değil; aşamaya bağlı hamle seçimi, yeniden ısıtma, açık uygunluk kısıtlamaları ve tekrarlanabilir sanal ortam doğrulamasının alana özgü bir konfigürasyonudur. Standart simüle edilmiş tavlama; aynı kodlamayı, hedefi, kısıtlamaları, başlatmayı, soğutma programını ve nominal çalışma bütçesini paylaştığı için kontrollü bir karşılaştırıcıdır. Mevcut deney; sayısal GA, PSO, ACO veya öğrenme tabanlı kıyaslama çalıştırmalarını içermemiştir; bu nedenle iddialar, eşleştirilmiş standart-SA temel çizgisi ile sınırlandırılmıştır. Birleşik konfigürasyon ayrıca öneri planlaması ve yeniden ısıtmanın ayrı etkilerini izole etmemektedir.

Pratik ödünleşim, test edilen problem boyutu için uygundu ancak ek kıyaslamalar yapılmadan genelleştirilmemelidir. Standart simüle edilmiş tavlama ile kıyaslandığında, çalışma süresi %16,8 oranında artarken, final mekansal maliyeti %10,7 daha düşük ve en iyi çözüme ulaşan iterasyon sayısı %22,0 daha düşük gerçekleşmiştir. Bu durum, eklenen adaptif kontrolün mevcut tek katlı modelde hesaplama açısından makul olduğunu göstermektedir. Amaç ağırlıkları ayrıca ±%10'luk sapmalara karşı yönsel olarak dayanıklı kalmıştır, ancak ağırlıklar kasıtlı olarak senaryoya özgü belirlenmiştir: rota verimliliği ve kalabalıklaşma, çevresel konfor ve etkileşim dengesine göre önceliklendirilmiştir. Sanatsal, tarihi, bilimsel veya ticari sergiler; rota verimliliği odaklı bir maliyet fonksiyonunun aksi takdirde cezalandıracağı doğrusal olmayan sirkülasyon ve anlatısal geçişler dahil olmak üzere farklı öncelikleri makul şekilde kullanabilirler. Bu nedenle optimizasyon, küratörlük veya mimari yargının yerini alan bir araç olarak değil, ödünleşimleri açık hale getiren bir karar destek katmanı olarak kullanılmalıdır³⁵.

Mevcut sonuçların sınırları birkaç kısıtlama ile belirlenmiştir. Birincisi, doğrulama işlemi tek katlı, dikdörtgen bir sanal sergi ve her seferinde tek bir katılımcı kullanılarak gerçekleştirilmiştir; daha büyük salonlar, düzensiz geometriler, çok katlı sirkülasyon, eş zamanlı grup hareketleri, kişilerarası kaçınma, dinamik yoğunluk, fiziksel yorgunluk ve gerçek dünyadaki çevresel dikkat dağıtıcılar test edilmemiştir. İkincisi, karşılaştırma setine temsili evrimsel, sürü zekası veya öğrenme tabanlı optimize ediciler dahil edilmemiştir ve aşamaya bağlı öneri olasılıklarının etkilerini yeniden ısıtma etkisinden ayıran herhangi bir bileşen eksiltme (ablation) deneyi yapılmamıştır. Üçüncüsü, katılımcı değerlendirmeleri kısmen subjektif kalmaktadır ve randomize atamalara rağmen önceki sanal gerçeklik deneyimi, navigasyonu ve konforu etkileyebilir; çalışma, alt grup veya moderatör analizi için tasarlanmamıştır. Dördüncüsü, memnuniyet, mevcudiyet, bilişsel yük, simülatör hastalığı, kalış süresi ve ısı haritası kapsamı açık mekansal maliyet terimleri olmasa da, çalışma bağımsız dikkat, duygusal tepki, öğrenme etkinliği veya uzun süreli bellek son noktalarını toplamamıştır. Beşincisi, mekansal maliyet fonksiyonu; duygusal tepki, küratöryel anlatı, şaşkınlık, anlamlandırma veya uzun süreli bellek gibi kalitatif boyutları doğrudan temsil edemez. Altıncısı, kısa süreli sanal gerçeklik maruziyeti, daha uzun oturumlarda ortaya çıkan rahatsızlık hissini olduğundan düşük tahmin edebilir^36,37. Bu kısıtlamalar, çerçevenin tüm sergi ortamları için genel olarak doğrulanmış bir optimize edici olarak değil, test edilen senaryo için tekrarlanabilir bir iş akışı kanıtı olarak görülmesi gerektiği anlamına gelmektedir.

Gelecekteki çalışmalar; çerçevenin daha geniş, düzensiz ve çok katlı alanlarda test edilmesini; çok kullanıcılı kalabalık simülasyonlarının ve fiziksel veya karma gerçeklik doğrulamalarının dahil edilmesini; dikkat, duygusal tepki, öğrenme ve gecikmiş bellek için objektif sonlanım noktalarının eklenmesini; ayrıca sahneye bağlı öneri zamanlaması ve yeniden ısıtmanın bileşen bazlı ablasyon analizlerinin gerçekleştirilmesini kapsamalıdır. Algoritmik rekabetçilik; NSGA-II³⁸, parçacık sürü optimizasyonu³⁹ ve Karınca Sistemi/karınca kolonisi optimizasyonu⁴⁰ gibi temsili alternatiflere karşı, eşleşmiş hesaplama bütçeleri altında test edilmeli ve yönteme özgü parametre ayarları şeffaf bir şekilde raporlanmalıdır. Sergiye özgü tercih belirleme işlemleri; anlatı dizisi, erişilebilirlik, eğitici etkililik, duygusal etkileşim veya bekleme süresi hedefleri mevcut senaryodan farklı olduğunda objektif ağırlıkları yeniden kalibre edebilir. Bu genişletmeler, tek bir sabit maliyet fonksiyonunun en iyi sergi deneyimini tanımladığını varsaymadan ölçeklenebilirliği, aktarılabilirliği ve algoritmik rekabetçiliği değerlendirecektir.

Malzemeler

Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi

Ad	Şirket	Katalog numarası	Yorumlar
3B modelleme yazılımı	Blender Foundation	Lütfen çevrilecek metni sağlayın.	Blender 4.0.2; sergi alanı geometrisi, tematik bölgeler, bölmeler ve mekansal varlıkların oluşturulmasında kullanılmıştır. RRID:SCR_008606
Analiz betikleri	Özel araştırma betikleri	Lütfen çevrilmesini istediğiniz metni sağlayın.	Sürüm 1.0; istatistiksel analiz, duyarlılık analizi, güven aralığı hesaplamaları ve şekil verilerinin hazırlanması için kullanılmıştır.
Karbondioksit monitörü	Testo SE & Co. KGaA	testo 535; 0563 0535	Dijital CO2 metre; ölçüm aralığı 0–10.000 ppm; önceden tanımlanmış çevresel hedef kapsamındaki karbondioksit konsantrasyonunun protokol kontrol kontrolü olarak kullanılmıştır.
Masaüstü iş istasyonu	Dell Technologies	Precision 3660 Tower	32 GB RAM; sanal sahne oluşturma, yerleşim simülasyonu, algoritma yürütme ve katılımcı oturumu günlükleme işlemleri için kullanılmıştır.
Şekil oluşturma betikleri	Özel araştırma betikleri	Girdi sağlanmadı. Lütfen çevrilmesini istediğiniz metni iletiniz.	Versiyon 1.0; algoritma performans grafikleri, ziyaretçi-sonuç grafikleri ve yörünge ısı haritaları oluşturmak için kullanılmıştır.
Oyun motoru / VR platformu	Unity Technologies	Lütfen çevrilmesini istediğiniz metni sağlayın.	Sanal sergi sahnelerinin oluşturulması ve çalıştırılması için kullanılan Unity 2022.3.22f1 LTS.
Kafa monte ekran	Meta Platforms, Inc.	Meta Quest 2 (128 GB)	6-DoF bağımsız HMD; 1832 × göz başına 1920 piksel; 90 Hz oturum yenileme hızı; sürükleyici sanal gerçeklik sahnesini sunmak ve katılımcı hareketlerini izlemek için kullanılmıştır.
Aydınlatma şiddeti ölçer	Testo SE & Co. KGaA	testo 540; 0560 0540	Dijital lüksmetre; ölçüm aralığı 0–99,999 lx; önceden tanımlanmış çevresel hedef altındaki aydınlatma düzeyinin protokol kontrol kontrolü olarak kullanılmıştır.
NumPy	NumPy Geliştiricileri	Uygulanamaz	Sürüm 1.26.4; sayısal dizi işlemleri ve veri hazırlama için kullanılmıştır. RRID:SCR_008633
Optimizasyon betiği	Özel araştırma metni	Lütfen çevrilmesini istediğiniz kaynak metni sağlayın.	Python 3.11, sürüm 1.0; aşamaya bağlı öneri seçimi, Metropolis kabulü ve yeniden ısıtma dahil olmak üzere Standart SA ve Yeniden Isıtmalı Adaptif Simüle Tavlama'yı (Adaptif SA-R) uygular.
pandas	pandas geliştirme ekibi	Girdi sağlanmadığı için çeviri yapılamamıştır. Lütfen çevrilmesini istediğiniz metni paylaşınız.	Sürüm 2.1.4; veri seti temizleme, tablolaştırma ve şekle hazır veri hazırlama için kullanılmıştır. RRID:SCR_018214
Katılımcı tarama formu	Özel araştırma formu	Lütfen çevrilecek kaynak metni sağlayın.	Versiyon 1.0; uygunluk, demografik değişkenler, önceki sanal gerçeklik deneyimi ve müze/sergi ziyaret sıklığının kaydedilmesinde kullanılmıştır.
Deneyim sonrası değerlendirme anketi	Özel araştırma formu	Lütfen çevirisini istediğiniz metni sağlayın.	Versiyon 1.0; 7'li yanıt ölçekleri; etkileşim kalitesini, yön bulma netliğini, görsel/akustik/termal konforu, algılanan kalabalıklığı, bilişsel yükü ve genel memnuniyeti değerlendirmek için kullanılır.
Varlık ve mekansal varlık değerlendirme formu	Özel araştırma formu	Lütfen çevrilecek metni sağlayın.	Versiyon 1.0; çalışmaya özel 7 puanlık alan skorları PQ/IPQ çerçeveleri referans alınarak yorumlanmıştır; standart PQ veya IPQ toplam skorları raporlanmamıştır.
Python programlama dili	Python Software Foundation	Girdi sağlanmadı. Lütfen çevrilmesini istediğiniz metni paylaşın.	Sürüm 3.11; algoritma yürütme, maliyet fonksiyonu hesaplaması, veri işleme ve hassasiyet analizi için kullanılmıştır. RRID:SCR_008394
SciPy	SciPy topluluğu	Lütfen çevirisini yapmak istediğiniz metni sağlayın.	Sürüm 1.11.4; istatistiksel testler ve destekleyici sayısal analizler için kullanılmıştır. RRID:SCR_008058
Simülatör hastalığı değerlendirme formu	Özel araştırma formu	Yükleme yok.	Sürüm 1.0; önceden belirlenmiş 0–SSQ semptom çerçevesine dayalı 30 çalışma özeti; standart ağırlıklı SSQ Toplam Şiddet skorundan farklıdır.
Ses seviyesi ölçer	Testo SE & Co. KGaA	testo 816-1; 0563 8170	IEC 61672-1 Sınıf 2; 30–130 dB; A/C frekans ağırlıklandırması; önceden tanımlanmış çevresel hedef altındaki ses basınç seviyesinin protokol kontrol kontrolü olarak kullanılır.
Hesap tablosu yazılımı	Microsoft	Metin sağlanmadı. Lütfen çevrilmesini istediğiniz İngilizce kaynağı iletin.	Microsoft Excel 2021; veri seti organizasyonu, kod defteri hazırlama ve ek hesap çizelgesi dosyaları için kullanılmıştır. RRID:SCR_016137
İstatistik yazılımı	IBM	Lütfen çevrilecek metni sağlayın.	ANOVA, Welch testleri, varsayım kontrolleri ve ek istatistiksel doğrulamalar için kullanılan IBM SPSS Statistics 27.0; RRID:SCR_002865
Sıcaklık monitörü	Testo SE & Co. KGaA	testo 605i; 0560 2605 03	Termohigrometre; sıcaklık aralığı −20'den +'ya60 °C; 0.1 °C çözünürlük; önceden tanımlanmış çevresel hedef altındaki ortam sıcaklığının protokol kontrol kontrolü olarak kullanılır.
VR entegrasyon paketi	Unity Technologies	Lütfen çevirisini yapmamı istediğiniz kaynak metni sağlayın.	XR Interaction Toolkit 2.5.4; VR etkileşimi, hareket kontrolü, tetikleyici olaylar ve yörünge kaydı için kullanılmıştır.
NOT: Bu çalışmada biyolojik kaynaklar kullanılmamıştır. Uygun araştırma kaynakları için RRID'ler sağlanmıştır.