集群智能的媒介系統在規劃及建筑領域自組織生形上的應用

陳毅強

(廈門中福元建筑設計研究院 福建廈門 361009)

集群智能的媒介系統在規劃及建筑領域自組織生形上的應用

陳毅強

(廈門中福元建筑設計研究院 福建廈門 361009)

通過對兩種類別自組織生形方法的原理及案例的分析比較提出：利用從生物界抽象而出的規則，具有集群智能的媒介系統能提供給建筑師一種更動態、全面的方法去研究建筑及規劃領域的自組織生形；且在當前日益復雜的設計條件及更全面、嚴格的設計要求下，可通過在系統中設定多重標準及要求，更好地滿足設計條件，并實現設計的多向優化。

參數化設計；自組織生形；物質自組織；集群自組織；基于集群智能的媒介系統

0 引言

隨著科學技術的發展，規劃和建筑設計領域開始重視更符合內在規律的自組織生形，其中包括物質的自組織和來自生物界的集群自組織。通過自組織，形式是內在規律的外在體現，更為合理和優化。運用物質的自組織和集群自組織原理的設計方法各有特點。通過對這兩種設計方法在原理和運用實例上的分析和比較，以探求在當前日益復雜的設計條件及更全面、嚴格的設計評價標準的背景下，一種整體的設計方法，使設計成果更滿足設計條件的要求，并能更好地滿足多元設計需求。

1 規劃與建筑領域的自組織生形

1.1 兩種自組織生形方式

從20世紀初，人們開始注意到物質強大的自組織特性，它能自發的形成次序并積極的組織成新的結構和形式[1]。 自然界的例子證明，這種物質的自組織生形是取得最優化性能的過程，能得到合理和高效的自然形式。這種物質的自組織生形給建筑學帶來了極大的啟發。在該理論的影響下，從20世紀初，先鋒建筑師弗雷奧托(Frei Otto)開始系統地研究物質行為，通過物理模型類比的物質計算方式去尋找形式。這個自下而上的生形方式是一種全新的設計方法，它強調將探求本質表達的物質系統作為設計的主要構成部分。在生形過程中，物質間的應力作用是形式生成的內在驅動力。

與此同時，來自生物界的自組織開始被重視，它也是一種自下而上的生形過程。它來自于昆蟲的集群行為如螞蟻、白蟻、蜜蜂、黃蜂以及鳥類和魚類的集群活動[2]。雖然這些群體的單個成員并不具備高智能，但通過成員間的交互作用和協同及對環境的反應，能完成復雜的任務和形成復雜的模式。系統構成成員間的相互作用建立在局部的信息之上，并不存在來自全局的指令[3]。在快速發展的計算機技術幫助下，來自生物系統的具有集群智能的集群行為能夠被計算機模擬，并被運用于眾多的科學領域，如數據搜索、路徑優化、無人機控制等，以及規劃與建筑設計領域的自組織生形。

運用基于集群智能的媒介系統(swarm intelligence based agent system)在計算機中模擬來自生物界的自組織，集群(swarm)中的個體稱為媒介(agent)，被賦予基本的行為規則(behavior)。媒介在集群中相互作用，使集群整體具備智能，并涌現出復雜的形態。這種形態是自內而外產生，是符合內在規律的優化體現。

1.2 尋找城市合理形式

通過物理系統自組織生形的方式去尋找合理的形式，其被運用在建筑和都市尺度的設計中。弗雷奧托研究了都市空間，認為所有都市化過程都包含占據和聯系這兩個要素[4]。他將道路網絡系統分為三類：直接聯系的道路系統，最少曲線道路系統和最少路徑道路系統。在研究最少路徑系統時，設計裝置用玻璃板、肥皂泡和水，在代表目的地的針頭間形成最小路徑系統[5]，如圖1所示。為了尋找優化的曲線道路系統用于優化城市交通路線，發明了羊毛線物理模型。在模型里所有的目標點被放置在一個圓上，最初每兩個目標點之間用一條直的羊毛線連接代表直接聯系的道路；而后給每條毛線一定的自由度，將模型浸入水中。當模型移出水面時，羊毛線互相粘合，生成的模式代表著優化的道路系統，這個系統具有優化的道路總長度，如圖2所示。

圖1 弗雷奧托計算最少路徑系統的實驗裝置

圖2 弗雷奧托羊毛線模型用于計算優化的曲線道路系統

這種概念被運用于扎哈哈迪德在伊斯坦布爾的Kartal Pendik的城市規劃中，如圖3所示。規劃設計的意圖是獲得較大的建設場地，由較短的曲線道路連接，并降低道路的密度。這些道路最終融入于周邊的城市道路網絡中。設計中，與城市周邊道路聯接的節點作為場地內流線的重要輸入參數，相當于奧托羊毛線模型的固定端，最終得到的道路規劃是最少曲線道路系統和優化的網格。

(a)道路系統設計概念 (b)模型鳥瞰圖3 Kartal-Pendik規劃設計方案

對于優化道路網絡，另一種方法是運用集群智能的媒介系統。這是建立在集群行為的共同識別(stigmergy)基礎之上(stigmergy, 一種基于荷爾蒙的識別，如螞蟻集群的識別行為)。其來源于生物系統，如螞蟻在搜尋食物時，通過釋放和跟隨荷爾蒙，最終形成由蟻巢到食物的最短路徑，如圖4所示。這種方法被用于多個領域。一個最著名的例子是銷售員最短路徑的例子：銷售員通過一組城市，每個城市經過一次，規劃出最短的路徑，如圖5所示。運用集群智能的媒介系統進行模擬，賦予媒介共同識別的行為，可得到銷售員在一系列城市間最短銷售路徑的規劃。

圖4 證明螞蟻集群找尋最短路徑能力的實驗

圖5 銷售員旅行路徑問題

基于集群智能的自組織系統是一個自下而上的生形過程，它通過系統成員(agents)間的相互作用，最終涌現出復雜的全局模式。人們發現城市的形成也呈現了相似的特征。正如Neil Leach指出的，城市的運作如同一個涌動的、適應性的系統，它的運作基于城市組成部分間的相互作用，信息的反饋循環，城市模式的識別和非直接的控制。城市的形成模式也帶有涌現的特征。它展現出一種自下而上的集群共同智能，比其單一的構成部分有著更復雜和先進的行為。城市可視為一種有“集群智能”的系統[6]。

Kokkugia的墨爾本碼頭區規劃是將群集智能的媒介系統用于城市設計的一個探索，如圖6所示。在設計的過程中設計師并沒有去模擬城市的真實人口，也沒有使用傳統的設計方法去規劃總平面。設計師設計了一個具有彈性的系統，系統里將城市里更廣泛層面的運作抽象總結，并將設計意圖作為系統里成員媒介運行的規則參數，這個系統的運行能自組織涌現出城市的形式[7]。相比較去滿足有限的城市條例，這個系統能將城市的各種所需作為輸入參數，成為系統成員媒介的運行規則。從這個意義上，這個系統具有多維優化的能力。而且這個系統是開放和動態的，它能根據不同的輸入參數(經濟、政治和社會要素)生成不同的動態的穩定形態，而不僅僅是一個解決方案。

圖6 Docklands 規劃設計方案

1.3 尋找建筑合理形式

公元476年～公元1453年，歐洲建筑師最早運用物理模型的物質計算方式去尋找建筑形式，他們運用這種方法尋找以石頭為砌筑材料的拱券的合理形式，以減少拱券的側推力。 20世紀初，西班牙建筑師高迪發展了這種方法，運用著名的懸掛模型，去取得與傳統教堂的厚重形式完全不同的輕盈結構和空間。此后，以弗雷奧托為代表的建筑師們發展了這個生形的方法，把它使用在膜結構、網架結構、充氣結構、懸掛結構、枝狀結構等建筑設計中，并取得了大量的成果。這些成果仍對當代的建筑師有著極大的啟發。例如，弗雷奧托用懸掛模型去生成拱頂結構，這個生成原則是根據反轉拋物線的原理，如圖7所示。通過反轉只有拉力的懸掛模型，一個只有壓力的優化形式生成了，它可以充分利用材料的抗壓特性，極大地節省材料并產生輕巧的建筑形式。

圖7 慕尼黑框架殼體結構的懸掛模型

計算技術模擬基于集群智能的媒介系統通過描述個體行為及其相互作用，能在整體上涌現出合理的形式和空間。個體可以代表不同尺度的物質，既可以是構成物體的結構單元，也可以代表集群中的人，或是構成社會的各種組織。集群中的個體行為基于基礎的規則如聚集(Cohesion)，分離(Separation)，跟隨(Alignment)，其他的個體規則可由這幾個基本的規則衍生出來，給予系統極大的彈性和潛力。建筑師們嘗試將這個系統運用于設計中，找尋合理的結構形式，由人的行為定義的合理空間，城市的合理形態等。

Kokkugia設計的交織的復合物(Woven Composites)運用集群智能的媒介系統生成交織的復合表面，探索復雜的拓撲形態的生成，如圖8所示。集群中的個體媒介對它周邊的多種環境情況作出反應，并相互交織形成復合物的表皮[8]。Kokkugia 描述道：“這代表了從均質表皮到將表皮作為一種涌現的集合轉變，這種集合由大量的‘物質’相互作用生成。設計生成了極具美感的有機形態”。

圖8 交織的復合物

Marios Tsiliakos設計的纖維系統將不同的設計要求輸入具有集群智能的媒介系統里，以求得滿足多種要求的優化結果。結構的信息，外部環境和地形的數據被輸入系統，成為影響個體媒介行為的因素[9]。不同設計要求作為個體媒介的行為規則，具有不同的層級，決定其對個體媒介行為影響的不同重要程度。它們可對個體媒介的行為單獨發生作用，或根據其層級以不同權重綜合影響個體媒介行為，如圖9所示。比如纖維適應應力的排列是最主要規則，其次是太陽光線入射角度對纖維密度的影響。這些因素和規則共同影響著個體媒介的行為，最終涌現出的纖維表面，既具有優化的結構特性，又滿足了對于光照的控制需要。Kokkugia的香港“纖維塔”設計中，同樣運用媒介系統滿足多項設計需求：即結構、形式和空間次序。“纖維塔”的外表皮，既是網絡狀主要承重結構，又表達了獨特的形式美感，同時交織的結構間形成通風及豎向的花園空間，如圖10所示。

圖9 運算算法的解釋圖例

圖10 kokkugia纖維塔樓

2 基于自組織生形方式的對比及思考

在探索城市和建筑的形態上，運用物理模型類比的物質計算方式相較于計算技術模擬的基于集群智能的媒介系統具有一定程度的局限性，主要表現在三個方面：環境條件的設定，多層級設計要求的設置，及多重設計標準的滿足。這三個方面也是自組織生形設計方法的主要組成部分。對它們的深入研究和在設計過程中的優化，能使自組織生形的設計方法更好地滿足當前的設計需求，并使設計成果實現多向優化(multi-performative)。

2.1 自組織生形的環境條件設定

環境條件設定即設計找形過程中初始條件設定。在弗雷奧托尋找優化的曲線道路系統的羊毛線物理模型中，在圓上固定的羊毛線端頭代表著道路的接入點。帶一定冗余度的羊毛線代表著有長度余量的道路。這些以物理狀態呈現的設計條件傳遞著有限的信息。在這樣的物理模型中難以加入更多的設計前期條件，如地質狀況，基地朝向，甚至是基地文脈，使其設計成果不能得到更多富有意義的形態和空間上的變化。

運用基于集群智能的媒介系統能更好地模擬出設計的環境條件。運用計算機技術，設計所處的物理環境可以很好地被模擬。甚至對環境的風貌特征、文脈要求也能在一定程度上通過對建筑體量、比例、色彩等的參量控制反映在設計初始條件中。在Kokkugia的墨爾本碼頭區規劃中，城市環境被抽象的模擬作為代表著城市活動和城市組織的媒介運行的環境。Marios Tsiliakos設計的纖維系統中，結構的信息、地形的數據以及包括日照在內的環境信息都被作為設計條件以參量的形式輸入在系統中。設計師能通過對環境條件的分析判斷，將對設計過程有影響的因素抽象設置于媒介系統中，使設計過程能更好地體現真實的設計環境和意圖。

2.2 多樣多層級設計要求的設置

在設計過程中，通常需要考慮多方面的設計要求。這些設計要求，有的平行存在，相互制約；有的存在主次、輕重的等級區別。如何在設計過程中更全面地考慮各方面的設計需求，并處理好其相互關系，是設計的難點所在。運用物理模型類比的物質計算方式去探索城市或建筑的合理形態，其裝置是應力驅動的，它生成的形式具有優化的結構和較少材料使用的特點。但它無法滿足非應力的設計需求，使其也具有單一性和局限性。

在規劃和建筑領域運用基于集群智能的媒介系統，從宏觀中的社會組織，到具體的人或物，及微觀中的物質構成元素均可抽象為媒介(agent), 他們之間及與環境間的相互作用可抽象為規則。設計要求可以通過規則的制定體現在形態生成的過程中。這些規則可以對媒介(agent)的運行有相同或不同權重的影響，或是通過優先級的設定來區分影響的等級。規則對媒介運行的影響強弱及等級區分可通過參數控制，局部的參數變化就能使全局形態涌現出巨大的變化，體現出運算化設計的魅力。在Kokkugia的墨爾本碼頭區規劃中，媒介運行有兩個層級，首先是由媒介根據規則自組織形成城市實體，其次城市實體作為媒介自組織形成網絡，代表著城市的基礎設施、流通系統，涌現出城市空間和形態。同樣的，Marios Tsiliakos設計的纖維系統，形態的生成是不同層級的規則影響的結果，結構要求是第一要素，其次才是陽光的穿透率，這使設計成果更能符合實際使用需求。

2.3 多重的設計標準及評價的滿足

設計成果的評價往往是綜合的，需要滿足多樣的評判標準。這與生形過程中初始設計環境及條件的設定和多樣設計規則的設置是密切相關的。運用物理模型類比的物質計算方式的自組織生形，由于條件設定和規則設置的局限性，導致了其設計成果難以滿足綜合的評價標準。運用集群智能的媒介系統在這方面體現出了巨大的優越性。Kokkugia在墨爾本碼頭區規劃設計中，不再根據有限的城市設計原則去確定城市的規劃，而是將城市運行實體間的微觀關系和相互作用作為媒介運行規則，最終涌現的城市形態更好地反映了城市實體的需求，更好地符合城市設計的多重設計標準。運用集群智能的媒介系統，能很好滿足多重設計標準和評價，也使其成為實現設計多向優化(multi-performative)的可靠手段之一。

3 結語

當前，規劃和建筑設計總是在復雜多樣的設計條件中進行，其中包括區位環境、用地條件、氣候狀況、交通設施等。 其設計成果需滿足多樣的設計需求，如功能需求、造價控制、綠色節能、美觀舒適、文脈傳承。這也促使設計師們去探尋構成整體設計的不同部分的優化可能性，如去尋找優化的結構、適合的建筑形體以呼應環境并將環境外力的影響最小化、優化的建筑表皮以盡量減小建筑能耗并提高室內舒適性。運用計算技術模擬的基于集群智能的媒介系統提供了一種強有力的方法，它能在系統中模擬復雜環境，定義復雜的條件限定，不同行為規則的媒介，多層級的設計要求，以回應在設計過程中的多樣設計條件、多重設計標準，滿足對設計成果的多重評價標準、及對設計多向優化的追求；同時它具有參數化設計方法的共同優點，即動態、開放及高效。當然，這種設計方法仍處于探索及初步運用階段，在運用過程中有許多難點及問題需要設計師們發動智慧創造性的解決，以推動其不斷發展，為設計師尋找創意和實現更優化的設計提供有力支持。

[1] Manuel Delanda. "Material Complexity". Leach, Niel (Ed). Digital Tectonics. Page 17.

[2] Christian Blum, Daniel Merkle (Eds.) ."Swarm Intelligence". Page 43

[3] Scott Camazine, Jean-Louis Deneubourg, Nigel R. Franks, James Sneyd, Guy Theraulaz, Eric Bonabeau, "Self-Organization in Biological Systems". Page 8.

[4] Frei Otto. "Occupying and Connecting". Axel Menges Edition.

[5] Frei Otto, op cit, Page 64.

[6] Neil Leach. "Swarm Urbanism" in "Digital Cities，Architectural Design, 08,2009". Page 56.

[7] Neil Leach. "Swarm Urbanism" in "Digital Cities，Architectural Design, 08,2009". Page 61.

[8] Roland Snooks, Kokkugia. "Self-Organised Bodies" in "Architecture in Formation: On the Nature of Information in Digital Architecture". Page 264.

[9] Marios Tsiliakos. "Swarm Materiality". Page302.

Swarm Intelligence Based Agent System in Urban and Architectural Form Finding

CHENYiqiang

(Xiamen Zhongfuyuan Institute Of Architectural Design and Research, Xiamen 361009)

Through comparison of these two self-organization methodologies, the article has come to a conclusion that with the rules from the animate world, swarm intelligence based agent-system can provide architects a more dynamic and holistic way in finding form both in architecture and urban scale; furthermore, in order to meet the more complicated design restrictions and more rigorous design requirements, through incorporating numerous design criteria within the system, it can lead to multi-performative architecture.

Parametric design; Self-organization; Self-organizing matter; Self-organization of biological colony; Swarm intelligence based agent system

陳毅強 (1976.7- )，男，工程師。

E-mail:cyqarchitect@163.com

2017-05-22

TU11

A

1004-6135(2017)07-0048-05