程序员 Joel Simon 创建了一个名为 Evolving Floor Plans 的实验研究项目，使用生成设计探索理论的和优化的平面布局。Joel 对计算机科学，生物学和设计的跨学科研究感兴趣。他通过遗传算法组织房间和预期人流，以最大限度地减少步行时间，走廊的使用等。
这项创新旨在不考虑行业惯例或施工可行性，而仅从最优化的角度来看待建筑的平面设计。该研究旨在研究显性，隐性和新兴方法的组合如何让高度复杂的平面图进行演变。
正如 Simon 所说，空间设计问题的核心挑战是优化形式的相对位置，形状和大小。在建筑设计中，房间布局是设计过程的早期阶段，由多种竞争的客观或主观措施引导得出的。Simon 的平面图是通过遗传编码这类间接方法“生长”的，其中包括诸如图形收缩和用于生成走廊的蚁群算法。
新型的计算机工具模拟了交通，声学和热量守恒等模型，使我们能够对形式进行更加量化的客观评估。与这些能力相结合的是制造方面的进步，包括 CNC 铣削，现场 3D打印，自组装结构和其他新技术，这使得本来没有简单的设计方法的新的和更复杂的形式变得可能。管理这种复杂性的新工具可以使设计师探索和优化日益增长的高维度的合格空间。
——Joel Simon
你可以在 Evolving Floor Plans 网站上探索更多关于 Joel 的图形收缩和蚁群路径这两个模拟的故事。
翻译：徐之非
