Details

Работа посвящена изучению существующих подходов к формированию квартирографии и разработке алгоритма автоматизированной генерации квартирографии. Задачи, которые решались в ходе исследования: 1. Проведение анализа существующих подходов к формированию квартирографии и цифровизации данного процесса; 2. Разработка алгоритма автоматизированного размещения квартир в пределах заданного контура этажа; 3. Реализация и апробация разработанного алгоритма. По результатам анализа исходных данных, ограничений и требований к результату сформирован алгоритм автоматизированного подбора квартир, реализованный в виде гибридного программного модуля, в основе которого заложен генетический алгоритм. На примере односекционного девятиэтажного здания проведена апробация алгоритма при расчёте квартирографии. В результате работы алгоритм выводит оптимальный план типового этажа с расстановкой квартир, цветовой визуализацией по типоразмерам, указанием фактических площадей и процента деформации планировок относительно загруженных типовых вариантов, позволяя пользователю вручную заменить один из планировочных модулей, а также обеспечивает автоматическое формирование и выгрузку таблиц квартирографии в формате XLSX с заполненными данными по проекту. Для достижения указанных результатов в работе были использованы следующие информационные технологии: программный комплекс Autodesk Revit, язык программирования Python 3, библиотека Google OR-Tools, технология оптического распознавания символов (OCR). В результате работы доказано, что применение генетического алгоритма к задаче автоматизированной генерации квартирографии позволяет существенно сократить трудозатраты на начальных этапах проектирования по сравнению с ручным составлением квартирографии при сохранении качества результата и минимальной погрешности в расчётах площадей.

The work focuses on examining existing approaches to apartment mix formation and developing an algorithm for its automated generation. The research objectives were as follows: 1. Analysis of existing approaches to apartment mix formation and the digitalization of this process; 2. Development of an algorithm for automated apartment placement within a given floor outline; 3. Implementation and testing of the developed algorithm. Based on the analysis of input data, constraints, and output requirements, an automated apartment selection algorithm was developed and implemented as a hybrid software module built around a genetic algorithm. The algorithm was tested on a single-section nine-storey building. The algorithm outputs an optimized typical floor plan with apartment placement, color-coded visualization by unit type, actual areas, and deformation percentages relative to the loaded standard layouts, allowing the user to manually replace one of the planning modules, and also generates and exports apartment mix tables in XLSX format with project data pre-filled. The following tools and technologies were used: Autodesk Revit, Python 3, the Google OR-Tools library, and Optical Character Recognition (OCR). The study demonstrates that applying a genetic algorithm to the task of automated apartment mix generation significantly reduces labor input at the early design stages compared to manual composition, while maintaining result quality and minimal error in area calculations.