文档名：基于生成式设计的居住区生成强排方案研究
居住区开发和设计的影响因素多样且具有动态性,这使得方案的推敲在不确定中不断寻找平衡点,每一次输入数据的微调都会使方案产生不小的变化,甚至可能重新设计.使用人工智能与机器学习算法辅助设计,将影响方案生成的因素数据化,形成模型交互并在设计优化上代替人力,大幅提高设计效率.本文探讨不同算法及权重框架对自动设计的实际作用及影响,在居住区方案强排阶段,探索多规则制定下的自动方案生成,利用Rhino&Grasshopper的平台,基于帕累托最优的RBFOpt机器学习黑盒模型优化算法库,从满足日照,防火间距以及类型分区组团等约束条件并赋予相应权重值,进行规则限定下的建筑自动生成方法研究,为业主、规划管理部门及设计师进行更精确的设计条件分析及项目经济价值评估并求解给定权重比的最优方案提供了可行的方法和思路.
作者：宋靖华胡杨
作者单位：武汉大学城市设计学院
母体文献：2018年全国建筑院系建筑数字技术教学与研究学术研讨会论文集
会议名称：2018年全国建筑院系建筑数字技术教学与研究学术研讨会
会议时间：2018年9月15日
会议地点：西安
主办单位：全国高等学校建筑学专业指导委员会
语种：chi
分类号：TP3TP1
关键词：居住区 强排规划 生成式设计 人工智能 机器学习
在线出版日期：2021年8月31日
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