融合遗传算法与感性工学的苗族聚落民居设计

谢明澈 吕健 潘伟杰

摘要：为了提高聚落民居外观设计意象风格的一致性，本文提出融合遗传算法与感性工学的聚落民居设计方法。通过模块化思想将聚落民居外观组成元素分解并编号，通过里克特量表获取聚落民居的意象特征，使用随机森林回归构建意象与造型模块间的映射关系，分析聚落意象特征以获取设计目标，以意象特征明确程度为约束条件，通过遗传算法快速生成多个具有相似意象的外观模块组合，从而产生新的聚落民居外观设计方案。苗族民居建筑验证了本文方法的可行性。结果表明，通过该方法生成的多个外观设计方案意象倾向统一、特征明显，能够提高聚落民居设计的效率，同时保证了聚落中民居意象特征的统一。

关键词：聚落;民居设计;苗族民居;感性工学;遗传算法

中图分类号：TU253 文献标识码：A 文章编号：1004-9436（2021）13-000-04

0 引言

传统聚落是在特定的自然条件下，按照一定的组织规律形成的生产生活居所，蕴含丰富的文脉价值[1]。随着社会对传统文化重视程度的提高，人们对传统聚落的关注度逐渐提高，传统聚落建筑的设计也开始受到人们的重视。

为了通过建筑设计保护传统聚落的文脉价值与地域特色，学者周颖悟等[2]提出保护乡土风貌和民族建筑、新旧景观肌理统一、新老空间均质化等举措;学者朱玉凯等[3]提出以突出地方性为核心、建设选材本地化等方面的景观设计与规划举措;学者赵烨等[4]将性能化设计思路引入传统聚落保护中，从确定目标、分级保护、规划措施三个方面对传统聚落规划进行了分析。这些研究重点分析了聚落现有建筑与开发的紧密关系，并从宏观角度提出了相应的开发措施。可见，将现有聚落特征融入新增建筑的设计过程当中，使新增建筑與已有聚落风格相统一，对保留聚落民居的地域特色和文化价值非常重要。

随着建筑工业化的推进[5]，将现有聚落特征融入新增建筑的设计过程的研究日益丰富。例如，学者孙琳[6]结合形状文法和纹样重用方法，实现了面向用户需求的木制民居装饰构件方法，进而开发了木制民居装饰构件矢量定制系统;学者汪伦杰[7]通过可拓符号学将苗族、侗族的文化符号应用于民居部件的创新设计中，并开发了木制民居快速造型系统;学者单军军等[8]以黔东南木制民居构建为研究对象，通过对设计特征进行可拓表征并借助发散树构建思维发散模型辅助产生设计方案。但是，上述研究大多聚焦于民居的局部设计方案，缺乏对聚落中多个建筑组成的整体的风格意象的分析，容易造成聚落建筑意象风格不统一的问题。

为了使传统聚落中民居的风格意象更加统一，凸显其地域性风格与文化价值，本文针对聚落民居设计中的风格统一问题开展研究，提出融合遗传算法与感性工学的苗族聚落民居设计方法，试图使聚落民居的设计方案匹配当前聚落的风格，为实现具有统一意象的聚落民居设计提供支持。

1 苗族聚落民居外观设计流程

本文通过感性工学方法分析木制民居整体风格意象与建筑模块间的映射关系，针对现有苗族聚落的风格意象，通过遗传算法生成多个具有相似意象特征的木制民居设计方案。首先，基于感性工学方法，采集聚落民居样本，通过用户访谈获取民居样本的代表性感性意象词汇，将民居样本分解为建筑造型模块并进行编码，进而分析感性意象词与造型模块之间的映射关系;随后结合遗传算法，对现有聚落的影像资料进行调查以获取现有聚落的意象特征，将生成的民居设计方案的意象特征与现有民居的意象特征的关系作为约束条件，结合遗传算法生成满足意象需求的设计方案。

2 苗族民居造型编码分解

2.1 模块层级划分

通过对黔东南郎德上寨进行考察，选择其中30个结构完整、风格明显的苗族木制民居，构建三维模型对其进行数字化还原，将其作为分析样本。

为了实现计算机辅助的民居建筑设计，需要将民居建筑的组成元素分解为建筑模块。苗族民居建筑大多为穿斗式干栏木楼，房屋架构类型相似，模块间的多样化、个性化组合，能够有效满足不同的意象风格需求，同时可以降低成本、提高效率[9]。因此，本文以满足意象风格需求为目标，结合面向设计的部件模块化方法[10]，对民居的设计过程进行设计部件模块化，在保证模块独立性和替代性的同时，兼顾模块的拓展性。

结合苗族木制民居的外观特点，根据模块粒度适中原则，结合文献[11]，将苗族木制民居建筑模块分为布局结构、组成部件、零部件，将其作为一级模块;随后，对一级模块进行细分，形成二级模块;最后，对二级模块进行分析，将主要设计特征归类，形成三级模块。

2.2 造型模块编码

根据元素间的层级关系，分析提取常见的建筑设计特征模块并编号，如表1所示，并在此基础上提取样本的造型特征编码。本文按照表1对样本进行分析，使用11位数组来表示建筑样本的模块化编码，通过每一位上的数字表示相应的二级模块造型，从而实现样本模块编码。样本编码部分结果如表2所示。

3 意象风格与造型模块间映射关系的构建

3.1 目标意象确定

首先通过访谈，获取了12个感性意象词。从考察过程中拍摄的其他苗族木制民居影像中选取了10个作为问卷样本，基于五点里克特量表设计感性意象词调查问卷，对问卷结果进行因子分析，将感性意象词分为3组，并从每组中选取一个词作为该组的代表性词汇，参与进一步分析，最终选取了牢固、民族、简洁作为代表性词汇。

3.2 倾向获取

使用代表性词汇，结合苗族木制民居样本，基于调查问卷，获得被试人员对民居样本的意象偏好信息。将某一样本在同一感性意象词汇上的评分均值作为该样本在该感性意象上的得分，从而获得样本的感性意象参数。本研究邀请了26名设计学专业研究生参与问卷调查，共收到有效问卷21份，部分结果见表3。

3.3 关联关系分析

本文中建筑模块参数较多，难以确定建筑模块参数与感性意象参数间的关系类型。随机森林回归是一种基于决策树分类器的融合型算法，对输入变量之间的关系不敏感，能够处理非线性映射关系，且不需要对输入参数进行特征选择[12]，因此本文使用决策树回归作为造型模块与感性意象间映射关系的构建方法。设定随机森林回归模型中每棵回归树的最大深度为4，回归树的数量为30，将样本中70%的数据作为训练集，30%的数据作为验证集，以均方误差值作为评价指标，得到牢固、民族、简洁三个目标感性意象的均方误差分别为0.3183、0.4213、0.1824。结合问卷参数设置进行分析，三个回归树模型的均方误差较低，通过随机森林回归构建的映射模型较为可靠。

4 基于遗传算法的聚落外观设计

遗传算法是一种基于生物种群进化思想进行问题求解的优化算法[13]，能够快速获得解空间中的全体解[14]。在聚落民居设计方案的生成过程中，将设计方案作为种群个体，将设计方案的感性意象参数作为判断个体适应能力的标准，将感性意象之间的差异程度作为约束条件，通过遗传算法获得具有较强适应性、满足约束条件的个体，从而获得具有较为明显的感性意象倾向的设计方案。

4.1 目标意象获取

为了使聚落中的新增民居建筑的意象特征与聚落现有意象特征相匹配，需要确定当前聚落所具有的意象特征，并将其作为设计目标意象。将黔东南郎德上寨作为有新建筑需求的聚落，結合调研照片资料，设计里克特量表以调查聚落在牢固、民族、简洁三个感性意象上的倾向。邀请6名具有3年以上建筑设计经验的设计师参与问卷调查，得到三个意象词的得分分别为0.5000、1.3333、0.1667，可见民族意象的得分最高，感性意象最为突出，因此确定新建筑的目标意象为民族。

4.2 遗传算法参数设置

将设计方案的造型特征编码视为个体的表现型，并将其表示为染色体。本研究采用二进制编码方式对表现型进行编码，使用3位二进制串表示一个设计特征。

为了使遗传算法最终生成的设计方案的感性意象特征更加明确，需要判断遗传算法中个体感性意象的明确程度，进而对遗传算法运行结果进行控制。由于感性意象均采用相同的量纲进行计算，感性意象参数能够反映个体在相应感性意象上的倾向。当不同感性意象的参数相近时，个体在相应的感性意象上具有相近的倾向;当不同感性意象的参数相差较大时，个体在相应的感性意象上的倾向具有较大的差异。因此，可以通过计算个体的感性意象参数之间的差值，并设定差值的最小值作为约束条件，判断是否具有突出的感性意象。计算公式如下：

其中，表示违反约束的程度，为设计方案的第个意象维度上的评价值。若为0，则表示在设计方案的感性意象评价值中，最大值与最小值相差大于1.5，意象突出，满足约束条件;否则，的值越小，说明感性意象参数值的最大最小值之间的差异越小，设计方案的目标意象明确程度越低。

4.3 外观设计参数生成

设定设计目标意象为民族，设定遗传算法的种群规模为50，设定交叉概率为0.7，变异概率为1，通过3.3节中构建的随机森林回归模型计算个体表现型的感性意象参数，将其中民族意象的倾向值作为遗传算法的目标函数值;同时，结合个体表现型的感性意象参数计算结果，根据上式设定约束函数。为了避免因进化代数过多导致方案趋同，设定进化代数为50，完成进化后，去除重复方案，选取其中目标函数值较高的3个方案，结果如表4所示。

4.4 民居设计与验证

根据表4中生成的各造型模块的特征编号，结合表1转换为对应的建筑设计模块，由设计师根据建筑设计模块形成苗族聚落民居建筑设计方案，结果见下图。

为了验证设计方案是否满足聚落民居设计的风格意象目标，通过五点里克特量表设计问卷，邀请12名设计学专业学生参与调查，共收回有效问卷12份。根据问卷结果，在牢固、民族、简洁三个意象上，设计方案1的意象参数分别为0.2500、1.4167、0.4167，设计方案2的意象参数分别为0.3333、1.5833、0.1667，设计方案3的意象参数分别为-0.4167、1.7500、-0.5000。可见，各个设计方案在感性意象民族上的得分较高，说明设计方案能够较好地实现设计目标;在感性意象牢固、简洁上的得分较低，说明设计方案的风格意象较为集中。因此，通过本文方法获得的木制民居建筑设计方案与聚落民居设计目标较为一致，同时能够避免建筑设计方案所具有的其他风格意象对聚落民居设计目标产生干扰。

5 结语

针对传统聚落中新增建筑难以匹配现有聚落意象特征的问题，本文以苗族聚落的木制民居设计为载体，提出了融合遗传算法与感性工学的民居设计方法。通过实地调研和三维建模获取苗族木制民居样本并将其分解为建筑造型模块，使用感性工学方法获取意象词并分析意象与造型模块间的映射关系，通过分析当前聚落建筑意象特征并从中获取设计意象目标，使用遗传算法快速生成多个具有相似意象特征的木制民居设计方案的模块编码，实现对聚落民居设计的辅助。实验结果表明，本文方法生成的设计方案能够与聚落当前意象特征相匹配，意象风格明显，验证了方法的有效性。本文方法不仅提高了聚落民居设计与聚落意象特征的统一性，同时提高了聚落木制民居设计的效率，具有一定的价值与借鉴意义。

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作者简介：谢明澈（1994—），男，湖南长沙人，硕士在读，研究方向：非物质文化遗产数字化保护与传承。

吕健（1983—），男，河北承德人，博士，副教授，研究方向：数字图像处理与模式识别。

潘伟杰（1983—），男，河南漯河人，博士，副教授，研究方向：数字化设计与艺术。