Reinhard König
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Das vorliegende Arbeitspapier beschäftigt sich mit der Thematik der Nutzerinteraktion bei computerbasierten generativen Systemen. Zunächst wird erläutert, warum es notwendig ist, den Nutzer eines solchen Systems in den Generierungsprozess zu involvieren. Darauf aufbauend werden Anforderungen an ein interaktives generatives System formuliert. Anhand eines Systems zur Generierung von Layouts werden Methoden diskutiert, um diesen Anforderungen gerecht zu werden. Es wird gezeigt, dass sich insbesondere evolutionäre Algorithmen für ein interaktives entwurfsunterstützendes System eignen. Es wird kurz beschrieben, wie sich Layoutprobleme durch eine evolutionäre Strategie lösen lassen. Abschließend werden Fragen bezüglich der grafischen Darstellung von Layoutlösungen und der Interaktion mit dem Dargestellten diskutiert.
The structure and development of cities can be seen and evaluated from different points of view. By replicating the growth or shrinkage of a city using historical maps depicting different time states, we can obtain momentary snapshots of the dynamic mechanisms of the city. An examination of how these snapshots change over the course of time and a comparison of the different static time states reveals the various interdependencies of population density, technical infrastructure and the availability of public transport facilities. Urban infrastructure and facilities are not distributed evenly across the city – rather they are subject to different patterns and speeds of spread over the course of time and follow different spatial and temporal regularities. The reasons and underlying processes that cause the transition from one state to another result from the same recurring but varyingly pronounced hidden forces and their complex interactions. Such forces encompass a variety of economic, social, cultural and ecological conditions whose respective weighting defines the development of a city in general. Urban development is, however, not solely a product of the different spatial distribution of economic, legal or social indicators but also of the distribution of infrastructure. But to what extent is the development of a city affected by the changing provision of infrastructure? As
In the Space Syntax community, the standard tool for computing all kinds of spatial graph network measures is depthmapX (Turner, 2004; Varoudis, 2012). The process of evaluating many design variants of networks is relatively complicated, since they need to be drawn in a separated CAD system, exported and imported in depthmapX via dxf file format. This procedure disables a continuous integration into a design process. Furthermore, the standalone character of depthmapX makes it impossible to use its network centrality calculation for optimization processes. To overcome this limitations, we present in this paper the first steps of experimenting with a Grasshopper component (reference omitted until final version) that can access the functions of depthmapX and integrate them into Grasshopper/Rhino3D. Here the component is implemented in a way that it can be used directly for an evolutionary algorithm (EA) implemented in a Python scripting component in Grasshopper
Im vorliegenden Beitrag wird ein Framework für ein verteiltes dynamisches Produktmodell (FREAC) vorgestellt, welches der experimentellen Softwareentwicklung dient. Bei der Entwicklung von FREAC wurde versucht, folgende Eigenschaften umzusetzen, die bei herkömmlichen Systemen weitgehend fehlen: Erstens eine hohe Flexibilität, also eine möglichst hohe Anpassbarkeit für unterschiedliche Fachdisziplinen; Zweitens die Möglichkeit, verschiedene Tools nahtlos miteinander zu verknüpfen; Drittens die verteilte Modellbearbeitung in Echtzeit; Viertens das Abspeichern des gesamten Modell-Bearbeitungsprozesses; Fünftens eine dynamische Erweiterbarkeit sowohl für Softwareentwickler, als auch für die Nutzer der Tools. Die Bezeichnung FREAC umfasst sowohl das Framework zur Entwicklung und Pflege eines Produktmodells (FREAC-Development) als auch die entwickelten Tools selbst (FREAC-Tools).
When working on urban planning projects there are usually multiple aspects to consider. Often these aspects are contradictory and it is not possible to choose one over the other; instead, they each need to be fulfilled as well as possible. In this situation ideal solutions are not always found because they are either not sought or the problems are regarded as being too complex for human capabilities.To improve this situation we propose complementing traditional design approaches with a design synthesis process based on evolutionary many-criteria optimization methods that can fulfill formalizable design requirements. In addition we show how self-organizing maps can be used to visualize many-dimensional solution spaces in an easily analyzable and comprehensible form.The system is presented using an urban planning scenario for the placement of building volumes.