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    一種高層建筑群排布生成與推薦算法*

    2022-10-08 08:54:52郭茂祖,曹印庚,王鵬躍
    南方建筑 2022年9期
    關(guān)鍵詞:建筑群日照單體

    引言

    隨著城市化進(jìn)程加快,城市人口密度提高,城市土地資源日益稀缺、高層建筑的合理布局和優(yōu)化需求日益提高。由于我國(guó)不同城市具有不同的地方住宅建筑規(guī)范要求。此外,高層建筑之間存在地塊內(nèi)外的建筑日照疊加遮擋的影響,因此,高層住宅建筑的排布設(shè)計(jì)是一個(gè)以多約束求解問題為基礎(chǔ)的復(fù)雜設(shè)計(jì)問題。建筑設(shè)計(jì)師需要對(duì)建筑布局進(jìn)行多次人工調(diào)整和日照模擬計(jì)算,反復(fù)實(shí)驗(yàn)對(duì)比才能最終找到滿足日照約束以及其他約束的合理布局[1]。整個(gè)高層建筑的布局設(shè)計(jì)過(guò)程是一個(gè)人力和時(shí)間高度消耗的過(guò)程。隨著計(jì)算技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)方法的快速發(fā)展,利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行輔助建筑設(shè)計(jì)的需求也日益強(qiáng)烈,通過(guò)將設(shè)計(jì)工作中的可計(jì)算目標(biāo)和有限操作維度的事務(wù)通過(guò)計(jì)算機(jī)來(lái)自動(dòng)完成,可以提高設(shè)計(jì)工作的整體效率,降低設(shè)計(jì)所需時(shí)間,留出更多時(shí)間讓建筑設(shè)計(jì)師進(jìn)行創(chuàng)作性設(shè)計(jì),也有利于提高設(shè)計(jì)品質(zhì)。

    國(guó)外對(duì)于自動(dòng)布局的研究起步較早,在20世紀(jì)90年代,加勒就提出了在格網(wǎng)中房間的組合方式[2],隨著研究的逐漸深入,杜阿爾特等人提出了基于規(guī)則的城市生成方法,通過(guò)對(duì)城市肌理模擬和其內(nèi)部的功能來(lái)進(jìn)行布局生成[3]。馬丁等人通過(guò)限定拓?fù)潢P(guān)系對(duì)住宅內(nèi)部布局進(jìn)行生成,得到合理的布局[4]。

    在國(guó)內(nèi)的研究中,通過(guò)結(jié)合我國(guó)的設(shè)計(jì)規(guī)范和需求也有許多成果,如王詁等人在AutoCAD軟件的基礎(chǔ)上[5],設(shè)計(jì)出了針對(duì)于日照的分析軟件,極大的提高了日照分析的效率,加速了布局調(diào)試的速度。齊軒寧等人提出基于漸進(jìn)式追蹤技術(shù)的寒地建筑采光性能優(yōu)化設(shè)計(jì)方法,大幅降低采光性能優(yōu)化設(shè)計(jì)耗時(shí)[6]。張播[7]等人對(duì)多棟建筑之間引發(fā)的復(fù)雜遮擋問題進(jìn)行研究。閆循濤[8]等人將塔式高層住宅作為研究對(duì)象,得出影響高層建筑日照的主要因素。王佳瑩[9]等人通過(guò)對(duì)高層建筑進(jìn)行日照模擬分析,采用陰影輪廓線和日照等時(shí)線體現(xiàn)出最佳的高層建筑布局。樊偉勝[10]等人提出了對(duì)于高層建筑日照間距的科學(xué)體系。凌玲提出的日照間距系數(shù)法[11],對(duì)于行列式和周邊式兩種布局,通過(guò)計(jì)算日照間距系數(shù)來(lái)對(duì)建筑進(jìn)行自動(dòng)布局,但是此方法僅適用于多層建筑,不適用于高層建筑。為了解決高層建筑自動(dòng)布局方法,孫澄宇等人提出了知識(shí)工程的方法[12],對(duì)不同布局類型和邊界特征建立了一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù),在每次開始設(shè)計(jì)時(shí),就在數(shù)據(jù)庫(kù)中尋找類似的案例,然后通過(guò)參數(shù)化自適應(yīng)模型進(jìn)行微調(diào)便可得到一個(gè)布局,但是此類方法的約束并不嚴(yán)格,對(duì)于地塊周邊的復(fù)雜環(huán)境也無(wú)法應(yīng)對(duì)。又如采用遺傳算法和退火算法對(duì)多約束進(jìn)行自動(dòng)優(yōu)化[13,14],這兩種方法易在大量非法布局上浪費(fèi)算力,由于日照約束比較復(fù)雜,個(gè)體和全局利益易產(chǎn)生沖突,隨著建筑物數(shù)量的增多,求解時(shí)長(zhǎng)飆升。為了解決上述問題,張馨元等人提出了多代理的方法[15],每個(gè)代理可以自行感知周邊環(huán)境并做出移動(dòng)判斷,但是由于高層建筑日照計(jì)算比較復(fù)雜,所以此方法一般用于小規(guī)模優(yōu)化問題。東南大學(xué)李彪副教授通過(guò)highFAR生成工具,對(duì)高層建筑的高密度布局進(jìn)行了研究[16],但是其局限性在于將高層建筑簡(jiǎn)化成圓柱體,忽略了自遮擋問題和建筑之間日照影響的疊加問題。孫澄宇等人[17]提出了一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的自動(dòng)布局方法,可輸出一種滿足多項(xiàng)建筑規(guī)范的最優(yōu)布局。

    由于建筑物間存在相互遮擋的問題導(dǎo)致日照計(jì)算十分復(fù)雜,因而現(xiàn)有的研究中會(huì)對(duì)日照或建筑物的形態(tài)進(jìn)行簡(jiǎn)化,導(dǎo)致計(jì)算出的結(jié)果不完全滿足高層建筑日照規(guī)范。對(duì)于周邊環(huán)境比較復(fù)雜的情況,傳統(tǒng)方法存在著求解時(shí)長(zhǎng)較長(zhǎng)的問題。本文將受建筑規(guī)范約束的建筑物排布問題建模為強(qiáng)化學(xué)習(xí)過(guò)程,將多種約束融合進(jìn)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)中,通過(guò)建筑物與環(huán)境的不斷交互、累積經(jīng)驗(yàn)、訓(xùn)練學(xué)習(xí),自動(dòng)、快速的輸出多個(gè)符合各項(xiàng)約束條件的合理布局,然后對(duì)生成的多種符合約束的排布方案進(jìn)行模式表示和聚類,提供給設(shè)計(jì)師多種去冗余后的建筑自動(dòng)布局方案。

    1 建筑設(shè)計(jì)中的約束條件

    本節(jié)介紹該研究中考慮的三種建筑設(shè)計(jì)規(guī)范,分別是建筑退讓道路紅線、建筑防火間距和高層建筑日照規(guī)定,將這三種規(guī)范設(shè)計(jì)為算法中的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù),以約束建筑單體在地塊中的位置。

    1.1 建筑退讓道路紅線規(guī)定

    建筑退讓道路紅線指的是規(guī)定建筑物應(yīng)距離城市道路或用地紅線的程度,根據(jù)道路的寬度不同以及建筑的高度不同有相應(yīng)的規(guī)定,如下表1所示。

    表1 國(guó)內(nèi)建筑紅線規(guī)定

    1.2 建筑防火間距規(guī)定

    建筑防火間距指的是當(dāng)一棟建筑物起火時(shí),對(duì)面的建筑物在熱輻射的作用下,即使沒有任何保護(hù)措施,也不會(huì)起火的最小距離,根據(jù)《建筑設(shè)計(jì)防火規(guī)范》規(guī)定,距離如表2所示。

    表2 國(guó)內(nèi)防火規(guī)定

    1.3 高層建筑日照規(guī)定及計(jì)算

    高層建筑日照間距需要對(duì)建筑的采光時(shí)間進(jìn)行計(jì)算,《城市居住區(qū)規(guī)劃設(shè)計(jì)規(guī)范》中要求對(duì)于不同氣候區(qū)有不同的日照標(biāo)準(zhǔn)日、日照時(shí)長(zhǎng)以及有效時(shí)間帶,如表3所示。

    表3 國(guó)內(nèi)日照規(guī)定

    通過(guò)棒影日照?qǐng)D計(jì)算一天中陰影部分的區(qū)域,棒影的長(zhǎng)度和角度滿足公式(1)、(2)關(guān)系:

    其中,As為太陽(yáng)方位角,hs為太陽(yáng)高度角,兩者的取值基于待計(jì)算地塊位置的緯度和赤緯角。通過(guò)對(duì)一天中有效日照時(shí)間帶建筑陰影的位置進(jìn)行繪制,即可得到建筑的日照棒影圖。采用高密度射線模擬日照加日照測(cè)試點(diǎn)評(píng)價(jià)日照的方法存在日照射線與日照測(cè)試點(diǎn)錯(cuò)開的問題。因此,本文采用棒影日照?qǐng)D的方法,將有效日照時(shí)間帶以一小時(shí)為間隔進(jìn)行劃分,日照時(shí)間精度為1h。將高密度射線變?yōu)槊?,通過(guò)不同角度面與建筑單體的相交情況判斷日照測(cè)試點(diǎn)是否被遮擋,可以直接得出建筑在有效日照時(shí)間帶的遮擋情況,計(jì)算日照時(shí)間更加精確且提高計(jì)算效率。對(duì)建筑單體的日照評(píng)價(jià),本研究采取的方式為選取各建筑物單體的南向兩個(gè)端點(diǎn)及其連線的中心點(diǎn)作為日照測(cè)試點(diǎn),通過(guò)計(jì)算日照測(cè)試點(diǎn)出現(xiàn)在棒影日照?qǐng)D陰影區(qū)的時(shí)長(zhǎng),進(jìn)行合理的日照評(píng)價(jià)。

    累計(jì)有效日照時(shí)間的計(jì)算過(guò)程如下:

    設(shè)日照測(cè)試點(diǎn)的個(gè)數(shù)為N,有效日照時(shí)間帶間隔數(shù)為S,建筑單體個(gè)數(shù)為B。

    (1)對(duì)于每一個(gè)建筑單體,根據(jù)已知的特定地區(qū)在每個(gè)劃分時(shí)刻的太陽(yáng)方位角和太陽(yáng)高度角,當(dāng)前建筑的高度,采用公式(1)、(2)計(jì)算出影長(zhǎng)和影的方位角,用所得結(jié)果與當(dāng)前建筑的長(zhǎng)和寬繪制出當(dāng)前建筑在每個(gè)劃分時(shí)刻形成的陰影區(qū)域。

    遍歷所有建筑單體重復(fù)步驟1,最終即可得到在每個(gè)劃分時(shí)刻下,所有建筑單體的陰影區(qū)域,判斷所有日照測(cè)試點(diǎn)在每個(gè)劃分時(shí)刻是否處于某個(gè)建筑的陰影區(qū)域中,若是,則將計(jì)數(shù)器置為1,最終將得到一個(gè)N×S×B維的矩陣。將相同時(shí)刻且相同日照測(cè)試點(diǎn)的計(jì)數(shù)器進(jìn)行或運(yùn)算,將得到N×S的矩陣,代表當(dāng)前布局的所有日照測(cè)試點(diǎn)在有效日照時(shí)間帶中是否被遮擋。將矩陣沿列方向進(jìn)行求和,即可得到N×1的矩陣,代表當(dāng)前布局每個(gè)日照測(cè)試點(diǎn)的被遮擋時(shí)長(zhǎng),按照各地方居住區(qū)建筑規(guī)范對(duì)當(dāng)前布局的日照時(shí)數(shù)是否合理做出判斷。

    2 高層住宅建筑的自動(dòng)布局設(shè)計(jì)方法

    本節(jié)首先介紹高層住宅建筑的自動(dòng)布局設(shè)計(jì)方法的總體框架,后介紹各模塊的具體實(shí)現(xiàn),包括強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法、建筑群的模式表示和自動(dòng)聚類,實(shí)現(xiàn)高層住宅建筑的自動(dòng)布局設(shè)計(jì)。

    2.1 總體框架設(shè)計(jì)

    本文提出的高層住宅建筑的自動(dòng)布局設(shè)計(jì)方法的整體框圖如圖1所示,主要包括兩個(gè)階段:建筑布局自動(dòng)生成和建筑群的模式聚類。

    圖1 基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)和模式聚類的住宅建筑自動(dòng)布局設(shè)計(jì)總體框圖

    第一階段采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)的DDPG算法對(duì)建筑群進(jìn)行排布,其中輸入為建筑師給定的初始布局,輸出為符合用地紅線、日照和防火約束的合理布局。

    輸出多個(gè)合理布局后,進(jìn)入建筑群的自動(dòng)聚類模塊,利用傅立葉描述子對(duì)建筑群進(jìn)行模式表示,并采用K均值聚類算法(K-means)對(duì)這些合理布局進(jìn)行聚類,分成不同種類的具有相似建筑群模式的類簇,供建筑師按自己的需求選擇方案。

    2.2 基于DDPG算法的自動(dòng)排布

    深度確定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient ,DDPG)[18,19],它是一種針對(duì)連續(xù)行為的策略學(xué)習(xí)方法,它需要兩套神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),分別是當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)和目標(biāo)網(wǎng)絡(luò),并且兩套網(wǎng)絡(luò)都使用了Actor-Critic的架構(gòu),Actor負(fù)責(zé)在不同環(huán)境下給出動(dòng)作,Critic負(fù)責(zé)評(píng)論該動(dòng)作的好壞。兩套網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)完全相同,參數(shù)不同。DDPG還且借鑒了深度Q網(wǎng)絡(luò)的兩個(gè)技巧:經(jīng)驗(yàn)回放和固定Q網(wǎng)絡(luò)(圖2)。

    圖2 DDPG算法流程圖

    需要說(shuō)明的是,動(dòng)作集合可以設(shè)計(jì)為同時(shí)移動(dòng)兩個(gè)或多個(gè)單體,但出于算法時(shí)間復(fù)雜度的考慮,本文采用依次移動(dòng)建筑單體、逐步找到合適的位置的策略,這樣模型的訓(xùn)練和生成時(shí)間相對(duì)較短且更易收斂,可較快的輸出大量方案。同時(shí),本文采用的是固定建筑移動(dòng)次序的方式,但是也可以采用次序隨機(jī)的方法進(jìn)一步增加解的多樣性。在強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架1)中,控制器選擇其中一棟建筑單體進(jìn)行移動(dòng),在移動(dòng)n步后將其固定在原地并切換到下一個(gè)待排布建筑,依次進(jìn)行,直至所有建筑物切換完畢所有建筑單體移動(dòng)完成后,若所處位置均滿足所有約束,即為一個(gè)合理方案,否則這個(gè)方案將不會(huì)被輸出。隨著訓(xùn)練次數(shù)的增加,會(huì)產(chǎn)生大量的解,保證了解的多樣性,緩解陷入局部最優(yōu)解的問題,最后由設(shè)計(jì)師根據(jù)其需求篩選方案。其中,每個(gè)建筑物固定好位置后,記錄下當(dāng)前位置所獲得的獎(jiǎng)勵(lì)值,并將這些移動(dòng)經(jīng)驗(yàn)放入經(jīng)驗(yàn)區(qū)。每達(dá)到預(yù)定更新的步數(shù),從經(jīng)驗(yàn)區(qū)中隨機(jī)抽取N條數(shù)據(jù),利用梯度下降法實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的更新,以達(dá)到選擇更優(yōu)策略的目的。當(dāng)所有建筑物全部切換好后,再重新學(xué)習(xí),整個(gè)過(guò)程循環(huán)記錄。隨著迭代次數(shù)的增加,網(wǎng)絡(luò)參數(shù)逐漸收斂,控制器給出的動(dòng)作策略也逐漸穩(wěn)定,獎(jiǎng)勵(lì)值不出現(xiàn)明顯波動(dòng),輸出多個(gè)合理布局。

    算法流程如下:

    (1)隨機(jī)初始化actor當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)μ(s |θμ)的參數(shù)θμ和critic當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)Q(s,a |θQ)的參數(shù)θQ;

    (2)采用隨機(jī)初始化得到的當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)來(lái)初始化目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)θμ'、θQ';

    (3)初始化經(jīng)驗(yàn)回放區(qū)B;

    (4)初始化地塊及周邊建筑環(huán)境S1,通過(guò)主網(wǎng)絡(luò)的策略,加上高斯擾動(dòng)Nt,從建筑單體的動(dòng)作集合A中選擇的動(dòng)作at對(duì)環(huán)境進(jìn)行探索:

    (5)建筑單體執(zhí)行動(dòng)作at,通過(guò)判斷是否滿足日照,防火以及建筑紅線等約束來(lái)計(jì)算獎(jiǎng)勵(lì)rt和新的狀態(tài)st+1。當(dāng)前回合是否結(jié)束d,將(st,at,rt,st+1,d)存入經(jīng)驗(yàn)回放池中;

    (6)從經(jīng)驗(yàn)回放集合B中隨機(jī)采樣M個(gè)樣本計(jì)算當(dāng)前目標(biāo)Q值,結(jié)果表示為:

    γ為折扣因子(γ∈(0,1))

    (7)通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的梯度反向傳播來(lái)更新critic的當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)參數(shù),損失函數(shù)使用均方差:

    (8)采取策略梯度的方式對(duì)Actor網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)θμ進(jìn)行更新:

    (9)經(jīng)過(guò)指定回合后,對(duì)目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)進(jìn)行更新,τ為軟更新系數(shù)

    上述步驟中,移動(dòng)n步使得建筑物可以到達(dá)地塊中任一位置,即不會(huì)丟解。

    2.2.1 獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)設(shè)計(jì)

    建筑設(shè)計(jì)中需要考慮各個(gè)建筑規(guī)范要求,因此,本文考慮建筑紅線,防火間距,日照時(shí)長(zhǎng)的要求,獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)設(shè)計(jì)為:

    建筑紅線的獎(jiǎng)勵(lì)值c設(shè)計(jì)為當(dāng)前建筑物以4個(gè)頂點(diǎn)圍成的面積Sv與地塊面積Sl的重合面積。

    防火間距的獎(jiǎng)勵(lì)值d設(shè)計(jì)為以建筑物為中心,向外做圓角矩形使其每個(gè)點(diǎn)距離建筑單體的距離均為13m(通過(guò)上表可知高層建筑之間的防火間距為13m)作為其防火區(qū)域,計(jì)算當(dāng)前正在排布的建筑物的防火區(qū)域Sc與其他建筑物的防火區(qū)域So重疊面積。

    日照約束的獎(jiǎng)勵(lì)值e設(shè)計(jì)為在每一幀計(jì)算所有建筑物的日照測(cè)試點(diǎn)的日照時(shí)長(zhǎng),不滿足日照時(shí)長(zhǎng)的日照測(cè)試點(diǎn)的個(gè)數(shù)記為n,每個(gè)建筑物的遮擋時(shí)長(zhǎng)記為Ti。

    在建筑單體的移動(dòng)過(guò)程中,會(huì)存在與其他建筑單體重合的情況,通過(guò)上述設(shè)定的防火間距的獎(jiǎng)勵(lì)值即可避免此問題,如果當(dāng)建筑之間重合時(shí),會(huì)給予其一個(gè)負(fù)的懲罰值。當(dāng)一個(gè)回合結(jié)束時(shí),如果獎(jiǎng)勵(lì)值最終不能達(dá)到0,即為不滿足所有的約束條件,就不會(huì)輸出該布局。

    在計(jì)算當(dāng)前回合的reward的值前,會(huì)將數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,使得每個(gè)特征的重要性更加均衡。

    2.2.2 動(dòng)作空間與狀態(tài)空間

    為滿足設(shè)計(jì)規(guī)范,建筑群在布局過(guò)程中,需要了解當(dāng)前建筑物對(duì)其他建筑物的位置信息,所以狀態(tài)空間被定義為1×(2N + 2)的向量,具體為當(dāng)前建筑單體的x,y軸方向的速度(1×2),當(dāng)前建筑單體的x,y軸的坐標(biāo)點(diǎn)(1×2),其他建筑單體坐標(biāo)減當(dāng)前建筑單體的坐標(biāo)作為相對(duì)位置(1×2N - 2)。

    對(duì)環(huán)境狀態(tài)的改變依賴于建筑單體的移動(dòng),建筑單體的動(dòng)作空間定義為1×5維的向量,第一維無(wú)操作,2~3位為給定智能體x軸正負(fù)方向上的加速度axp、axn,4~5位為給定智能體y軸正負(fù)方向上的加速度ayp、ayn,當(dāng)前狀態(tài)空間中建筑單體在x,y軸的移動(dòng)速度vx、vy,給定周期t = 0.1,

    通過(guò)公式 (12)、(13)計(jì)算出更新后的智能體坐標(biāo)(x'、y'):

    2.3 基于建筑群模式識(shí)別的案例自動(dòng)聚類

    建筑布局自動(dòng)生成會(huì)輸出多個(gè)合理布局,為提供給建筑師去冗余后的設(shè)計(jì)方案,采用傅立葉描述子進(jìn)行建筑群模式表示,利用K-means進(jìn)行自動(dòng)聚類,實(shí)現(xiàn)基于建筑群模式識(shí)別的案例自動(dòng)聚類。

    2.3.1 建筑群的模式表示

    由于所有輸出的合理布局中的建筑物的本身形狀均是完全一致的,因此,可將其抽象成空間點(diǎn),著重關(guān)注建筑群的排布模式,利用質(zhì)點(diǎn)構(gòu)建多邊形來(lái)同構(gòu)建筑群的分布模式。主要步驟如下:

    (1)按公式(14)計(jì)算地塊的質(zhì)心lp,以及各個(gè)建筑物的質(zhì)心bp1、bp2、...... 、bp6,如圖3(a)所示,其中,紅色點(diǎn)表示地塊中心,藍(lán)色點(diǎn)表示各建筑物的質(zhì)心:

    其中,(xi,yi)表示多邊形的各個(gè)點(diǎn)坐標(biāo),n為多邊形的點(diǎn)個(gè)數(shù)。

    (2)將各個(gè)建筑物的質(zhì)心bp1、bp2、...... 、bp6按照地塊質(zhì)心lp的橫軸正方向逆時(shí)針排序,當(dāng)角度相同時(shí),按照建筑物質(zhì)心到中心質(zhì)點(diǎn)的距離從小到大排序,如圖3(b)所示。

    (3)按照排序好的中心序列依次連接成閉合多邊形如圖3(c)所示,即將建筑群的分布模式同構(gòu)成多邊形,進(jìn)而,將對(duì)建筑群的分布模式轉(zhuǎn)為對(duì)多邊形的形狀識(shí)別。

    將建筑群同構(gòu)成多邊形后,利用傅立葉描述子方法[20]對(duì)多邊形的形狀進(jìn)行精確的描述。傅立葉描述子方法簡(jiǎn)單、精確,且不受平移、縮放、旋轉(zhuǎn)變化的影響。多邊形的輪廓可用離散坐標(biāo)序列表示(x0,y0),(x1,y1),(x2,y2),……,(x5,y5),x軸為復(fù)數(shù)序列的實(shí)軸,y軸為復(fù)數(shù)序列的虛軸,多邊形的復(fù)數(shù)形式可表示為:

    由此,將二維問題轉(zhuǎn)化為一維問題,閉合多邊形可以在一維空間進(jìn)行表示。對(duì)s(k)進(jìn)行離散傅里葉變換為:

    其中,a(u)為多邊形的傅里葉描述子。由此,將建筑群中無(wú)序的各建筑物變?yōu)橛行?,進(jìn)行精確描述和表示。由于使用傅里葉描述子對(duì)建筑群進(jìn)行描述會(huì)有旋轉(zhuǎn)不變性的特點(diǎn),但實(shí)際上,建筑群的模式對(duì)于方向是敏感的,因此,需加入建筑群的方向。在進(jìn)行建筑自動(dòng)排布前,建筑師會(huì)按照經(jīng)驗(yàn)給定一個(gè)初始布局及建筑朝向,通過(guò)移動(dòng)建筑物,輸出滿足多約束條件的合理布局。因此,在進(jìn)行建筑群模式聚類時(shí),輸出方案中各建筑單體的朝向均為固定,可將建筑物抽取為點(diǎn),以各單體建筑質(zhì)心構(gòu)建建筑群的模式形狀,取其最小外接矩形,將矩形的長(zhǎng)軸方向與x軸正方向的夾角作為建筑群的方向特征。建筑群方向的計(jì)算方法為:

    (1)計(jì)算建筑群模式表示出的多邊形的最小外接矩形;

    (2)以建筑群的質(zhì)心作為原點(diǎn),使用外接矩形的長(zhǎng)軸和x軸正方向的夾角作為朝向θ,范圍為0~180。

    2.3.2 基于K-means的建筑布局聚類算法

    將所得建筑群特征描述為一個(gè)1×7維的矩陣,[a(1),a(2),a(3),a(4),a(5),a(6),θ]前 六維為多邊形的傅里葉描述子,第七維為建筑群群的方向,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,利用K-means[21]算法進(jìn)行自動(dòng)聚類,K-means算法穩(wěn)定性好,聚類效果佳,并與輸入數(shù)據(jù)的順序無(wú)關(guān),可將具有相似建筑群模式的案例聚在一起,為建筑師提供去冗余、多元化的案例,主要步驟如下:

    (1)樣本集合即所有案例集合為D={ci}mi=1,其中,ci為每個(gè)案例建筑群的傅立葉描述子,m為案例的數(shù)量。給定聚類數(shù)K并在數(shù)據(jù)集中隨機(jī)選取K個(gè)案例作為聚類初始中心點(diǎn){μ1,μ2,μ3,…,μk}。

    (2)計(jì)算案例cj與各中心點(diǎn){μj}kj=1之間的歐式距離dij= ||ci-μj||2,將案例cj與K個(gè)中心點(diǎn)之間的距離進(jìn)行排序,根據(jù)距離最近的中心點(diǎn)作為其的簇標(biāo)記λj,并歸到相應(yīng)的簇Uλj中,即:

    (3)將所有案例都劃分好類簇后,計(jì)算新的類簇中心點(diǎn)μ'j。

    (4)重復(fù)迭代上述過(guò)程,直至在一次迭代前后類簇中心點(diǎn)的變化很小,算法收斂結(jié)束,完成聚類。

    基于傅立葉描述子的聚類算法流程見表4。將各案例的建筑群采用傅立葉描述子的方法進(jìn)行模式表示后,采用K-means聚類算法便可將相同模式的建筑群自動(dòng)聚類,給建筑師提供了多個(gè)類簇,供建筑師按自己的需求進(jìn)行選擇。

    表4 基于K-means的建筑布局聚類算法流程

    3 實(shí)驗(yàn)及分析

    3.1 案例數(shù)據(jù)說(shuō)明

    實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)基于OpenAi發(fā)布的gym平臺(tái),創(chuàng)建實(shí)驗(yàn)環(huán)境與智能體,模擬高層住宅設(shè)計(jì)的真實(shí)環(huán)境。關(guān)于收斂的判斷條件,本研究結(jié)合了獎(jiǎng)勵(lì)值狀態(tài)和具體場(chǎng)景的一些指標(biāo),如,生成合理布局的速度相較于之前有明顯提升,生成了大量的可行方案,同時(shí)獎(jiǎng)勵(lì)值較為穩(wěn)定,就判斷其達(dá)到收斂狀態(tài)。實(shí)驗(yàn)的運(yùn)算環(huán)境為Intel(R) Xeon(R) Gold 5118 CPU @ 2.30GHz,模型訓(xùn)練時(shí)間約2小時(shí),模型在48000回合后達(dá)到收斂,直到80000回合共輸出了87組方案。選取了北京市內(nèi)的一個(gè)真實(shí)地塊設(shè)計(jì)高層住宅區(qū),該地塊面積大約為50400m2、容積率為4.7。為更充分考慮到住宅區(qū)周邊環(huán)境的影響,將距離地塊70m范圍的周邊環(huán)境也進(jìn)行搭建,其中,包括2棟地塊內(nèi)的既定建筑和10棟周邊既有建筑物,以展示本文提出的方法可考慮地塊內(nèi)外復(fù)雜真實(shí)環(huán)境的優(yōu)越性。

    根據(jù)容積率計(jì)算,建筑師設(shè)計(jì)6棟21層的高層建筑物,其中,建筑物長(zhǎng)度均為60m,寬度均為30m。選取各建筑物的南向兩個(gè)端點(diǎn)及其連線的中心點(diǎn)為日照測(cè)試點(diǎn),共54個(gè)日照測(cè)試點(diǎn)。

    通過(guò)查閱各項(xiàng)規(guī)范,其中,《城市居住區(qū)規(guī)劃設(shè)計(jì)規(guī)范》中指出,北京地為Ⅱ類氣候區(qū),有效日照時(shí)間帶為8:00~16:00,日照要求為大寒日累計(jì)日照時(shí)長(zhǎng)至少達(dá)兩小時(shí)。根據(jù)《建筑設(shè)計(jì)防火規(guī)范》高層住宅區(qū)的建筑之間防火間距為13m。根據(jù)當(dāng)?shù)匾?guī)劃局規(guī)定,建筑紅線采取退讓用地紅線5m。由此構(gòu)建環(huán)境如圖4所示,其中,黑色實(shí)線為地塊邊界線,紅色實(shí)線為建筑紅線,黑色方塊為地塊內(nèi)的既定建筑和地塊外的周邊既有建筑物,具體數(shù)據(jù)如表5所示。

    表5 地塊內(nèi)外既定建筑物的詳細(xì)數(shù)據(jù)

    圖4 北京市某高層住宅地塊及周邊環(huán)境

    3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

    將6棟建筑物隨機(jī)擺放在地塊內(nèi)作為初始狀態(tài),輸入本文提出的建筑物自動(dòng)排布模型中,從圖5中可以看出,隨著回合數(shù)的不斷增加,獎(jiǎng)勵(lì)值逐漸上升,各建筑單體根據(jù)自身位置以及周邊環(huán)境建立關(guān)系,從經(jīng)驗(yàn)池中不斷學(xué)習(xí),不斷調(diào)整自己的位置,來(lái)確定可以滿足建筑間距及日照條件的位置,算法逐漸收斂,當(dāng)各項(xiàng)約束的獎(jiǎng)勵(lì)值之和為0時(shí),即說(shuō)明滿足各項(xiàng)約束條件,找到能夠符合各項(xiàng)約束的合理布局,輸出各建筑物的坐標(biāo),并隨著回合數(shù)的繼續(xù)增加,可以得到更多的合理建筑布局,建筑師可根據(jù)自己的需求暫停實(shí)驗(yàn)進(jìn)程。

    圖5 回合數(shù)及獎(jiǎng)勵(lì)值的變化曲線

    初始狀態(tài)的隨機(jī)給出也表明本方法既可以幫助有經(jīng)驗(yàn)的建筑師,通過(guò)給出大致布局,經(jīng)過(guò)模型的微調(diào)后給出合理布局,省去繁瑣枯燥的人工微調(diào)環(huán)節(jié),也可幫助沒有經(jīng)驗(yàn)的建筑師,只需要設(shè)計(jì)好建筑個(gè)數(shù)和建筑樓高,輸入模型便可得到多個(gè)合理布局,更加節(jié)省時(shí)間和人工成本。

    圖6給出了模型輸出的多個(gè)滿足約束的布局,這些建筑布局具有不同的建筑群形態(tài)模式,為了更精確的描述建筑群形態(tài)特征,幫助建筑師節(jié)省數(shù)據(jù)分析的時(shí)間,建立更有依據(jù)的不同建筑群形態(tài)模式的自動(dòng)推薦,采用了基于傅立葉描述子的建筑群形態(tài)表示方法和基于K-means的建筑群聚類方法。

    圖6 生成的滿足設(shè)計(jì)約束的建筑布局

    采用傅立葉描述子方法得到的建筑群模式表示如圖7所示,實(shí)現(xiàn)了建筑群的從無(wú)序到有序的轉(zhuǎn)換。

    圖7 建筑群的模式表示

    將得到建筑群的特征表示,輸入到K-means聚類算法中進(jìn)行相似距離的計(jì)算和聚類,將具有相似建筑群模式的案例聚集,便可得到以下聚類結(jié)果。

    由表6可以看出,在聚類類別為兩類時(shí),第一類的前五組方案,建筑群組成的六邊形各邊長(zhǎng)較均勻,在空間分割層面上來(lái)看,大部分場(chǎng)地相對(duì)來(lái)說(shuō)是對(duì)內(nèi)的,周圍留有較為均勻的對(duì)外場(chǎng)地。而后三組方案圖形的其中一個(gè)建筑位置與場(chǎng)地邊緣距離變遠(yuǎn),使圖形產(chǎn)生明顯差異。

    表6 二類聚類結(jié)果

    由表7可以看出,在聚類類別為四類時(shí),第三類與第四類的方案在建筑布局上相近,同樣在保留內(nèi)部場(chǎng)地的較大范圍的同時(shí),產(chǎn)生一個(gè)較大的集散場(chǎng)地,將其歸為一類較合理。當(dāng)聚類數(shù)目更多時(shí),同樣出現(xiàn)將相近布局拆分的情況。因此,建筑布局聚類劃分為三類更為合理。如表8所示。

    表7 三類聚類結(jié)果

    表8 四類聚類結(jié)果

    第一類,相對(duì)對(duì)內(nèi)。六邊形各邊長(zhǎng)較均勻,在空間分割層面上來(lái)看,大部分場(chǎng)地相對(duì)來(lái)說(shuō)是對(duì)內(nèi)的,周圍留有較為均勻的對(duì)外場(chǎng)地。

    第二類,極致對(duì)內(nèi)。建筑中心點(diǎn)所構(gòu)成的六邊形,其長(zhǎng)邊在南北向相對(duì)平行;并且各頂點(diǎn)接近場(chǎng)地邊緣;使對(duì)內(nèi)的地空間盡量達(dá)到最大值。

    第三類,內(nèi)外兼顧。圖形的其中一個(gè)頂點(diǎn)位置與場(chǎng)地邊緣距離變遠(yuǎn),使圖形產(chǎn)生明顯差異;這樣就會(huì)在保留內(nèi)部場(chǎng)地的較大范圍的同時(shí),產(chǎn)生一個(gè)較大的集散場(chǎng)地。

    建筑師可根據(jù)不同的建筑群模式,選擇自己所需要的合理建筑布局圖。建筑師還可更高效地整合同類案例中蘊(yùn)含的經(jīng)驗(yàn),并對(duì)具體設(shè)計(jì)做更充分的再創(chuàng)造。

    結(jié)論

    本文針對(duì)高層建筑群的自動(dòng)排布優(yōu)化問題,采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)的DDPG算法、建筑群模式表示方法以及K-mans聚類方法。將強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法與高層建筑群排布相結(jié)合,設(shè)計(jì)狀態(tài)及動(dòng)作空間、獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù),其中,獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的設(shè)計(jì)包含了建筑自動(dòng)排步中的各項(xiàng)約束條件,通過(guò)建筑單體和環(huán)境的不斷互動(dòng),累計(jì)經(jīng)驗(yàn),實(shí)現(xiàn)多約束條件下的建筑群自動(dòng)排布并輸出多個(gè)合理布局。本方法充分考慮了周圍復(fù)雜的環(huán)境對(duì)建筑物排布的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了本文提出方法的可靠性和優(yōu)越性,省去人工不斷調(diào)整布局的繁瑣過(guò)程,節(jié)省時(shí)間和人工成本。此外,計(jì)算機(jī)僅受設(shè)定好的約束條件限制,無(wú)人腦固有的局限性,因此,本方法具有超越人類建筑師的潛力,可以產(chǎn)生更優(yōu)秀的布局方案。通過(guò)傅立葉形狀描述子來(lái)進(jìn)行建筑群的模式表示,將無(wú)序的建筑群分布轉(zhuǎn)化為有序的表征,更精確的表示建筑群模式,并通過(guò)聚類算法,給建筑師提供更多元的案例參考,實(shí)現(xiàn)不同模式建筑群的自動(dòng)推薦。算法簡(jiǎn)單且計(jì)算精確。

    隨著待排建筑數(shù)量的增加,需要適當(dāng)增加A網(wǎng)和C網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)層數(shù)與節(jié)點(diǎn)數(shù),以適應(yīng)更龐大輸入層的求解需要,可根據(jù)實(shí)際情況,結(jié)合待排布案例,如周邊的建筑個(gè)數(shù),整個(gè)規(guī)劃區(qū)的大小,通過(guò)實(shí)驗(yàn)來(lái)確定較合理的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模。此外,由于高層建筑之間存在互相遮擋的問題,導(dǎo)致日照計(jì)算十分復(fù)雜,對(duì)于每一個(gè)時(shí)刻每一個(gè)建筑單體都需要計(jì)算其是否被遮擋,所以需求的計(jì)算資源就會(huì)很高,但是隨著硬件系統(tǒng)的成熟,這個(gè)問題會(huì)得到一定改善。

    圖、表來(lái)源

    表1:北京地區(qū)建設(shè)工程規(guī)劃設(shè)計(jì)通則;

    表2:引自《高層民用建筑設(shè)計(jì)防火規(guī)范》GB50045952005版;表3:引自《城市居住區(qū)規(guī)劃設(shè)計(jì)規(guī)范》;

    其余圖、表均由作者繪制。

    注釋

    1)Actor和Critic的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)均含有兩個(gè)隱藏層,每層64個(gè)神經(jīng)元,Actor的輸入是一個(gè)具體的狀態(tài),經(jīng)過(guò)兩層的全鏈接網(wǎng)絡(luò)輸出選擇的動(dòng)作策略,Critic網(wǎng)絡(luò)的輸入是當(dāng)前狀態(tài),以及所有Agent當(dāng)前的action信息,具體超參數(shù)如下表:

    網(wǎng)絡(luò)超參數(shù)設(shè)置

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