19、算法优化在建筑设计中的全流程应用：从分离到融合

算法优化在建筑设计中的全流程应用：从分离到融合

1. 体积聚类优化

在建筑设计中，为了实现生产步骤的合理聚类优化，采用了进化多目标优化工具 Octopus。它的优势在于不必将所有优化因素计算成单一的最优状态，而是能根据多个标准生成解决方案，这使得我们能清晰理解为何某些方案更优，从而简化决策过程。

操作步骤

• 数据处理 ：使用 Grasshopper 脚本分步骤处理数据以确定数值目标值。
• 脚本各部分功能
  1. Section A ：负责选择主要设置，如体素大小和全局目标尺寸，同时处理生产空间的数据导入和处理，将数据分为与身份相关和与几何相关的数据。
  2. Section B ：生成可优化参数，为首次建模提供基础。通过建立导入的固定值（房间高度、最小深度和每个生产空间的体积）与可变宽度 x 之间的依赖关系来定义盒子的形式，同时考虑空间的最大分割值。然后定义空间定位的参数 x、y 和 z，最后为这两个参数设置基因池，确定位置和宽度。
  3. Section C ：从生成的模型中确定三个目标值，即最佳体积布局目标、最小边界框体积目标和最佳生产配置目标。通过进化优化 Octopus 操作给定的基因池以最小化这些目标值。在生成第一代解决方案后，后续子代通过选择、交叉和变异产生。
  4. Section D ：通过重复优化足够多的代数创建解决方案池。使用三