Details

В работе рассматриваются особенности формирования планировочных решений образовательных учреждений и разрабатывается методика их генеративного проектирования с использованием гибридного мультиагентного подхода на примере дошкольной образовательной организации. Задачи, которые решались в ходе исследования: 1. Анализ существующих подходов к генеративному проектированию, включая алгоритмические, эволюционные и мультиагентные методы, а также оценка возможности их применения для автоматизированного формирования планировочных решений. 2. Разработка алгоритма генерации планировочных решений образовательных учреждений, обеспечивающего поэтапное размещение помещений с учетом нормативных и функциональных ограничений. 3. Разработка алгоритма работы мультиагентной системы размещения помещений, обеспечивающего локальное взаимодействие агентов, согласование конфликтующих требований и формирование допустимых планировочных конфигураций. 4. Программная реализация и апробация разработанной методики на примере дошкольного образовательного учреждения. Анализ теоретических и методических подходов к генеративному проектированию лег в основу формирования требований к структуре и функционированию мультиагентной системы, а также к алгоритму генерации планировочных решений с учётом нормативных и функциональных ограничений. Проведенный анализ особенностей планировочной организации образовательных учреждений и взаимосвязи требований к помещениям позволил сформировать формализованную модель ограничений и критериев оценки качества планировочного решения. Разработанная формализованная модель, представленная в дискретной пространственной среде, легла в основу методики генеративного проектирования, реализующей поэтапное формирование планировочных решений на основе мультиагентного взаимодействия и эволюционного отбора вариантов. Разработанная методика была апробирована на примере дошкольного образовательного учреждения с использованием программной реализации на языке Python. Расчёт выполнялся при размере популяции 80 решений и числе поколений 60. В результате автоматизации процесса формирования планировочных решений получены допустимые конфигурации, удовлетворяющие заданным ограничениям; доля допустимых решений в ходе итерационного поиска достигала 85–96 %.

The work examines the specifics of space planning in educational facilities and proposes a methodology for their generative design based on a hybrid multi-agent approach, using a preschool educational institution as a case study. The research objectives are as follows: 1. To analyze existing approaches to generative design, including algorithmic, evolutionary, and multi-agent methods, and to assess their applicability to automated space planning tasks. 2. To develop an algorithm for generating space planning solutions for educational facilities, ensuring step-by-step placement of rooms with consideration of regulatory and functional constraints. 3. To develop an algorithm for the operation of a multi-agent system for room placement, providing local interaction between agents, resolution of conflicting requirements, and formation of feasible planning configurations. 4. To implement the developed methodology in software and to validate it using a case study of a preschool educational institution. The analysis of theoretical and methodological approaches to generative design formed the basis for defining the requirements for the structure and functioning of the multi-agent system, as well as for the algorithm for generating planning solutions under regulatory and functional constraints. The study of spatial organization features of educational facilities and the interrelations between room requirements made it possible to develop a formalized model of constraints and evaluation criteria for planning solution quality. The proposed formalized model, implemented within a discrete spatial environment, underlies the developed methodology of generative design, which enables step-by-step formation of planning solutions through multi-agent interaction and evolutionary selection of alternatives. The developed methodology was validated using a preschool educational facility case study and implemented in Python. The computational experiment was carried out with a population size of 80 solutions and 60 generations. As a result of the automated planning process, feasible configurations satisfying the constraints were obtained, and the proportion of feasible solutions reached 85–96% during the iterative search.