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Title:《SPACESYNTAXFORGENERATIVEDESIGN：Ontheapplicationofanewtool》标题：《生成式设计的空间句法：一种新工具的应用》作者：RichardSchaffranek，MichaelVasku关键词：建筑，参数化生成设计，Grasshopper3D，空间句法研究背景及目的参数化设计是一种根据约束条件实现设计的技术。这种约束是用几何形式定义的关联和约束，它们有助于满足指定的需求。一般来说，可以分为几何约束和空间约束两种类型。几何约束用于控制对象之间的相互关系。空间约束用于控制对象的距离、角度、半径和长度值。参数化模型是计算设计的基础，而计算设计是一种程序性的、可重复的、数学上可定义的过程。它是基于可以在一个框架中探索和发展的初步指定的定量规则集，其中，这个规则框架必须允许根据已定义和未定义的参数、操作或表示生成和计算变量。研究背景：
空间句法可以用来预测、限定和量化不同设计方案的人类行为及其对其社区的影响。因此，一些设计项目已经在设计过程阶段通过提出不同的设计方案并不断测试和采用它们，将空间句法融入其中。
近年来，利用物理特性（如风、太阳照射或声音）来作为生成式设计方法背后的驱动力的现象变得越来越普遍。与各种物理模型类似，空间句法分析也可以自动处理这些物理特性(假设有些简化)。这种方法可以被称为“反设计”、意图设计，一般对设计形式进行约束，而不是作为形式本身。
目的：
本文介绍了一个自年开始开发的新工具“SpiderWeb”，它可以基于空间语法实现多种生成方法，同时可以提供一些复制“depthmapX”中可用分析的基本操作。此外，“SpiderWeb”将其扩展到其他建模形式，适用于三维空间的城市和建筑设计。希望能够通过“SpiderWeb”的介绍来使空间句法在参数化建模和计算设计中得以使用，同时提供在计算设计过程中使用空间语法作为约束的不同方法。“depthmapX”是一个多平台软件，用于执行一套空间网络分析，旨在理解建筑环境中的社会过程。“depthmapX”是基于原始的“伦敦大学学院的Depthmap”和它的开发者TasosVaroudis在伦敦大学学院的空间组所建立的。相关工作
动机图1:背景:Rhino5视图。左下角表示不同房间(墙壁、房间、入口)之间邻里关系的图表。该图形用于生成平面图布局(右上角)。一个合理的图表(左上角)可以被可视化来分析布局。前景:“Grasshopper3d”定义，以及一些“SpiderWeb”组件，用来计算视图中的信息。在这个截图中，一个启发式求解器(模拟退火算法)正在运行，以根据输入图找到一个有效的平面图，同时最小化边界框的边界。
为了能够在计算设计过程中使用空间语法，有必要在一个允许参数化修改和生成几何图形的框架中引入基本的图形操作（注1）。为此，我们选择了CAD软件“Rhinoceros”——更准确地说，是一个名为“Grasshopper3D”的插件，它扩展了Rhino的参数化和生成式建模部分。“Grasshopper3D”是一种可视化编程语言，因此学习起来很快，使用起来也很容易。在这样的环境中，“组件”被连接在一起，使用各种输入来执行简单/高级的计算，比如添加值或生成Voronoi图。注1：这种基本的图形操作是一组节点之间关系的数学表示。如果两个节点有关系，它们通过一条边相连。边有边重。为了计算最短路径(度量)，边的权值需要是由边连接的节点之间的欧氏距离。Spiderweb组件“SpiderWeb”提供了以下一组基本计算/组件，用于创建、分析和执行图形(包括可视图形)上的不同操作。在最近的版本中，组件也能够处理有向图。图(邻接表示法，注2)可以通过不同的输入生成，例如:从点绘制图表——基于一段距离从一组3d点创建图表。点被理解为图的节点。如果在规定的距离内，两点由边连接。
线形图——从一组3d线形创建一个图形。直线表示边，端点表示图的节点。如果设置为“无向”，则对集合中的每条线都添加两条边到图中。如果设置为“有向”，则添加一条边到图中。E1(A,B)这允许为自动扶梯或单行道等元素建模。
从单元格中创建图形——从一组3d折线创建图形。每个形状代表一个节点，如果两条折线共享一个边界，则节点由一条边连接。
从Datatree创建图表——从datatree（注3）创建图表。数据树的路径索引被解释为边列表。这可用于生成轴向映射图。
双图——创建一个新图，其中节点代表旧图的边缘。如果旧图中的两条边共享一个节点，那么在新图中表示这些边的节点由一条边连接。新边的代价是边与原始图之间的夹角，如果方向没有改变，则设为拓扑0，转一圈时设为1。与“最短路径”组件相结合，可以计算出最简单的路径。
可视化图形网格——在折线的边框内创建一个2d点网格。可以添加额外的折线来表示障碍。一个带有整型值的列表定义了一个点是在区域/障碍物的内部还是外部。
进一步的组件允许计算一个图形的不同属性，例如:
广度优先搜索——从一个起点在给定的图上执行一个广度优先搜索算法（注4）。这可以用来计算一个给定图形的积分。
最小生成树——计算最小生成树（注5）
最短路径——计算从根节点到所有其他节点的最短路径(距离)。如果存在多个解(如规则网格)，则计算所有可能的路径。
递归阴影投射——在可视图形网格上预生成递归阴影投射并输出可视图形。
点间最短路径——计算线段在每一对给定起始点之间最短路径上的频率;这可以用来计算给定图形的选择;
“Grasshopper3D”还提供了可以编写和执行脚本的组件。在描述的组件中使用的所有类（注6）也可以从这样的脚本组件中访问。
注2：邻接表示通过其邻域来描述一个图。这可以通过顶点列表来实现，每个顶点(节点)的邻居都存储在一个单独的索引列表中；
注3：数据树是“Grasshopper3d”中的一种特殊数据结构。它是基于一个排序的字典。A中的值数据树通过路径访问。该路径是创建图形的基础，例如:path:{0;2}将创建节点0与节点2之间的一条边；
注4：广度优先搜索是从给定的源节点搜索图的一种方法。在第一步，它搜索所有源节点的邻近点，然后根据第一个邻近点继续进行搜索。这个过程一直重复，直到从源节点访问所有可访问的节点。
注5：树是非循环的连通图。连通图的生成树包含所有非循环子图的节点。在最小生成树中，所有边的权值之和为最小值。
注6：类是对象的抽象模型(例如“GraphEdge”)。一个类可以有不同的属性(例如，开始，终点和成本)和可以执行的方法(例如，在“GraphEdge”中插入一个顶点，返回两个新的边，或者改变“GraphEdge”的成本)
结构和应用上述组件允许将“depthmapX”(SpaceSyntaxLimited)中提供的一些测量值复制到“Grasshopper3d”。要做到这一点，我们需要对这些度量有深入的了解，因为这些组件只执行最基本的基于图的算法。不太高级的用户可以应用提供的集群（注7）来执行不同的标准度量，如betweenness（中间状态）、closeness（接近值）或connectivity（连接值）。此外，“SpiderWeb”提供的基本组件，甚至更多的类和函数可以从脚本组件中访问，它们可以适应各种特定的任务:图形节点的欧几里得位置和图的邻接表示可以在“Grasshopper3d”中作为数据流访问，这与解码空间插件不同。因此，图形不仅可以是形式的拓扑表示，还可以是形式的生成者(见下面的例子:3d循环和数字假设，关于循环和身份)。与“depthmapX”和“SpiderWeb”提供的定义良好的度量不同，模型可以被调整为在早期规划决策的模型中包含不同的度量。在这一阶段，确切的空间布局是未知的，但已知的少量约束可以帮助做出明智的决定(见下面的例子:空间分配规划和沟通设计)。不同的模型来描述人类行为的各个方面(例如选择,VGA或发现的主题方式找到()Hochmair和弗兰克)可以合并和访问同一个模型来描述不同层次的知觉之间的关系(当地——全球视觉感知——行人流量,空间分配,行人流量(见下面的例子:迷宫流道)。如果适当，可以使用简化的和自动生成的空间安排模型，导致精度下降，但速度增加。此外，只需要值，可以计算(见下面的例子:迷宫流道)。这提高了计算速度，并使元启发式求解器的应用能够通过大量不同的解决方案来搜索特定的属性。（注8）注7：在CAD程序中，集群可以像块或组一样被理解。它将一组gh组件组合成包括输入和输出的单个组件。
注8：元启发式求解器可以在不知道问题细节的情况下用于解决优化问题。因此，它们可以应用于各种各样的问题。根据类型，例如遗传算法，使用不同的策略，例如进化原则来寻找可能的解决方案，试图找到最好的解决方案。应用程序生成案例分析网络改进网络改进的目标是在任何城市网络的给定轴向、段或道路中心线表示中找到微小但重要的变化，以适应空间语法值定义的要求。我们的任务是找到反对“空间歧视”的有效干预措施，同时尽量减少对建筑存量的干预。第一步是在现有轴线之间建立新的连接。在实践中，新街道的结果是拆除道路所在区域内的现有建筑。从理论上讲，有无限的可能产生新的后代，所以人们必须把它们的数量限制在一个可管理的数量。在这种情况下，通过将局部半径上最完整的轴线的10%与全局半径上最完整的轴线的10%连接起来，新连接线的最大长度为米。图二：a).初始轴线图b).初始轴线图的R5积分分析c).突出新的改进轴线图d).改进轴线图的R5积分分析对于生成的每一条轴线，将计算在全局半径上的单个空间语法集成分析。对于每次计算，提取并保存不同的值，以供以后处理，例如:GenerationID(用于标识轴线)、可理解性(由空间语法理论定义的值)、所有积分值的0.25分位数、所有积分值的0.75分位数。在这里，“SpiderWeb”和Grasshopper结合使用，可以生成新的行，对它们进行单独的分析，并在批处理过程中进一步提取选定的值。这些值存储在一个表中，以便进行比较和计算。每个测量的前1%的id(降序排列)被选中。一个内径选择得越频繁，其相关轴向线的影响就越大。图三：该图比较了干预前后系统的综合值。随着新线路的产生来改善网络，轴线的总量增加(x轴)。图3比较了在计算干预前后对系统进行的集成分析得到的值。它清楚地显示了在整个频谱中平均分布的集成的显著改进。这意味着，以一体化衡量的升级效应影响了大多数没有特权的定居者的某些地点。在非正式聚落及其邻近区域内，每条轴向线的积分值按升序排列。迷宫流道不仅空间语法社区提出的测量方法可以包含在“spiderweb”生成参数模型中，而且其他假设如未知网络中的寻路策略也可以通过模型来描述人类行为的各个方面。这样的模型可以用来产生迷宫，让人迷失。对于本例，我们使用了三种不同的度量方法来定义解决方案的适用性，以便与元启发式求解器一起使用。让G(V,E?G)表示迷宫的图和P=(P0=A,P1,P2,……Pn=B;P0..n?V)从A到B的最短路径成本c(p)(和方向的变化),沿着最短路径,从A到B必须尽可能高。最短路径p越收敛于空间填充曲线，代价c(p)越高。从A到B的最短路径p中所有节点之间的欧氏距离d(p)的平均值必须尽可能高。这与Hochmair和Frank所描述的人类寻找策略的方式相矛盾。为了创建一个类网络结构，不属于a到B最短路径的边n(p)越多越好。适应度f2=c(p)*d(p)*n(p)越大，越难在迷宫中找到路径。生成的迷宫被用作休闲游戏的关卡。追踪玩家路径是为了分析和验证生成的空间布局。这些轨迹表明，在未知网络中，只有在没有其他选择的情况下才会做出改变方向的决定。有些玩家会更频繁地连续玩同一个关卡，从而不断提高自己对空间布局的理解。但当他们重玩关卡时，几分钟后，他们又迷失了方向。图4:显示绰号为“LeDove”的玩家的多次运行。在关卡“RoomToRoom6x6”“LeDove”的最后两场游戏之间的6分钟时间里尝试着解决其他关卡。当他在6分钟后重新玩这个关卡时，他部分地迷失了方向。此外，收集到的数据使提出一种生成迷宫的简单程序算法成为可能。这个简单的算法还可以用于生成具有两个以上端点或在不同边界内的布局。数字假设这个例子继续探索迷宫跑步者例子中使用不同适应度函数的可能性。它是在一个工作室项目中与学生一起开发的。学生们被提供了一个基于参数化线条的建筑模型，任务是使用模型和定义一个算法，从线系统生成几何图形，这应该有助于定位和定义不同的循环区域的身份。为了产生这些差异，使用了不同测量值的数值输出。在基于参数化线条的模型中，每条线都代表建筑的一个特定区域(例如一个约4乘6米的正方形)。它可以设置为以下四种状态之一:0-line被删除，1-line是平坦的，2-line是上升的，3-line是下降的;利用元启发式求解器，可以在这个简化的直线系统中搜索不同的属性(适应度函数)，例如所有点之间的最短路径、本地中心之间的最大距离、最常用直线的选择值与平均选择值之间的最大差值。图5:局部中心距离最大的例子(粉色圆圈)；一个双循环出现，形成两个区域，比邻近的区域更接近其他点；白色虚线:用于计算不同属性(如所有点之间的平均距离)的基础图形；蓝色:最小的平均距离；红色:高度到所有点的平均距离。该建筑的模型将被认为不足以进行准确的分析，但通过简化，可以在可接受的时间(1s/解)计算适合度。与迷宫跑步者项目相比，本例中不同的适应度函数相当简单，但仍然产生有趣的结果。最短的路径将连接建筑的每一层，两段楼梯通向相反的方向。地方中心之间的最大距离产生了一个由两个地方中心组成的环形环流，所有其他不属于环形的区域都可以从这里进入。图6:学生生成的几何样本(BenediktAschauer,WernerScheuringer);地板的粗糙度和“建筑”的密度的差异定义了使用(选择)的差异，并应使生成的三维几何定向。
3D实现此外，在三维CAD环境中实现，使理论扩展到三维空间。第一个应用已经揭示了一些有趣的观察结果，如“三层建议”:在多层建筑中应用角段分析似乎尊重了人们倾向于乘坐电梯穿越三层以上的情况。对电梯水平进入、垂直移动、水平出电梯的角度段分析计算表明，成本为°。从一个关卡通过楼梯移动到下一个关卡的坡度为60度，假设标准楼梯的坡度为30度。通过这种计算，一层或两层的交叉成本分别为60°和°。这比使用电梯(°)所产生的成本要低。图7:(左)建筑的一部分，显示了使用电梯的路径，考虑到角度的变化。(右)建筑的一部分，考虑到角度的变化，使用楼梯显示路径。三层楼相当于相同的成本，超过三层楼使用电梯的成本总是比楼梯小。这似乎证实了一个普遍的假设，即如果楼梯很容易到达，并且使用电梯穿越三层以上的楼层，人们可以步行在楼层之间移动，直到三层。空间分配规划及沟通设计在信息驱动的环境中，如大学或研究中心，促进用户之间的非正式交流是可取的。正如K.Sailer所建议的，吸引物和步行距离对工作场所环境中的移动模式有很强的影响。如图5所示，这可以作为一个触发器来设计新的循环模式。在这个示例中，来自空间语法的思想并没有用于分析一个已经很好的设计，而是在设计过程的早期阶段将该理论结合起来。该方案是将一所大学的不同部门重新分配到已经被该大学使用的现有建筑中。该建筑建于19世纪早期，由几个连接的翼构成一系列不同大小的庭院。通往建筑不同房间的通道由楼梯(主要位于两个或更多翼楼的连接处)和走廊提供。需要重新分配的总面积略高于建筑实际提供的面积(这主要是因为一个次优循环)。这个想法是为了在早期设计阶段展示空间分配规划的可能性，不仅要平衡区域，而且要产生能够帮助建筑使用者满足偶然情况的流通模式。此外，这可以用于在正确的地方放置非正式交流的吸引物(如咖啡机、公共座位……)，使用最小的占地面积，最大化效果。因此，必须产生一个抽象的建筑。通过轴线模型(走廊、楼梯和电梯)简化了建筑内可能的循环。如果坐标轴代表一个侧翼的走廊，那么可用的交叉楼面面积被分配为一个属性(在模型中用简单的矩形表示)。将空间/用途重新分配到建筑物的特定部分可以手工完成(将一个代表房间的矩形移动到一个代表可用空间的矩形，例如演讲厅、办公空间、厕所……)，也可以通过不同的简单分配方法自动完成。向轴分配空间有两个结果:?案例1:留出足够的空间，形成连接机翼两端的走廊。
?案例2:没有足够的空间形成走廊。分配给这一侧的空间可以从两端进入，但不允许移动。
当放置时，模型会自动更新，并立即显示对循环的影响。
为了了解空间分配对建筑使用的影响，我们计算了到入口的距离和调整版本的选择(度量)。不是计算值，选择，基于所有的最短路径之间的图的所有边，所有分配的空间之间的最短路径被使用。(建筑的入口也被假设为可能路径的起点/终点)路径的权重取决于它们所代表的房间的大小(简单地假设一个更大的房间可以容纳更多的人)。
运行不同的分配启发式，生成一系列随机的解决方案，并存储3d预览，以供进一步研究。不同分配启发式将保证足够的空间,在某些地区的建筑,形成一条走廊(情况1)。对于每一个启发式分配，会产生个不同的解决方案并进行直观检查。对于大多数结果，使用集中在建筑不同翼间的庭院。
最有希望的结果是通过一种分配启发式实现的，它将确保走廊在一层只穿过建筑的一半，而另外一半要高三层。在这种情况下，在种不同的解决方案中，可以将使用最多的区域(最高“选择”值)提升到更高的楼层(例如:比较背景图8)。房间之间以及到建筑入口的平均距离，与所有分配启发式相似。
图8:背景:Rhino5视图，显示了图-wien的简化版本(行:翼轴;矩形:相关的交叉楼面面积)。通过分配启发式方法，保证粉色边框的矩形有足够的空间形成走廊。灰色矩形代表机翼，留出足够的空间，而白色矩形只剩下很少的空间来形成连接机翼两端的走廊。轴显示使用情况，从蓝色(很少)到红色(经常)。前景:“Grasshopper3d”定义，以及一些“SpiderWeb”组件，用来计算视图中的信息。
从图8中可以看出，并非所有需要分配到建筑中的空间都可以通过简单的启发式布置。这只显示了在本例中可用建筑面积的问题是多么紧迫，但这是可以通过更多努力来解决的问题。但启发式理论确实提出了一些基本原则、约束条件、依赖关系，这些都有助于非正式沟通的额外努力和分配基础设施。
结论本文只涵盖了空间语法理论和其他对人类行为的数学描述与不同的计算设计方法在三维环境中的可能性的一小部分，但它清楚地展示了这种组合的各种可能性。除了不同的应用场景已经概述，这已经提出了一些想法，如“三层建议”，目前仍未得到证实。对于那些缺乏基本图形算法知识的规划者，集群提供了一个参数化设计环境中空间语法分析的简单途径。然而，为了在生成设计中合理和创新地使用人类行为的数学描述，需要深入理解不同的理论，基本的数学知识和计算设计方法。如本文所示，实现的结构具有特殊的重要性。这种结构是与“depthmapX”等现有分析软件的主要区别，“depthmapX”的分析能力超过了“SpiderWeb”。但是生成设计需要不同的组件一起工作，而不是一个单独的组件来进行分析。这使得在参数化环境中建立可用的模型成为可能。参考文献[1]DecodingSpacesGroup..“DECODINGSPACES.”