19、算法优化与计算设计在建筑设计中的应用

算法优化与计算设计在建筑设计中的应用

1. 体积聚类优化

在建筑设计中，体积聚类优化是一个重要的环节。它利用进化多目标优化工具Octopus，不需要将所有优化因素计算到单一的最优状态，而是根据多个标准生成解决方案。这样可以清晰地了解为什么某些方案被认为更好，从而简化决策过程。

具体操作步骤如下：
1. 数据处理 ：使用Grasshopper脚本处理数据，分多步确定数值目标值。
2. 脚本设置 ：
- A部分 ：负责选择主要设置，如体素大小和全局目标尺寸，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。
- B部分 ：生成可优化参数，为第一次建模提供基础。通过创建导入的固定值（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。
- C部分 ：从生成的模型中确定三个目标值，优化旨在使这些目标值最小化。
- 最佳体积布局目标 ：追求体素体积最真实的堆叠和排列，通过添加多个因素的归一化和加权值获得，如最小堆叠面积、超过目标边界框的体积、空间与基础平面的首选接近度以及实际和名义占地面积差异。
- 最小边界框体积目标 ：数值表示生成体积的边界框大小。
- 最佳生产配置目标 ：表