基于多代理系統的自組織城市設計探索
——以上海虹口港地區公共空間體系架構為例

■ 楊春俠 YANG Chunxia 顧卓行 GU Zhuoxing 姚梓瑩 YAO Ziying

0 引言

20世紀60年代以來，自組織理論用于研究復雜系統，包括生命系統、社會系統、自然生態系統等的形成和發展機制問題，即在一定條件下，系統如何自動由無序向有序，由低級有序向高級有序演變。自下而上、自發性、涌現性等是自組織理論的重要依據。

快速城市化進程中,很多城市經由“自上而下”的方式規劃建設，雖然推動了城市的迅速發展,但也缺失了因循“自下而上”規律演進的傳統城鎮所具有的關注人本需求、自然空間形態、場所歸屬感、地域特色等特點。北京大學陳彥光教授曾經提出:“對于任何一個復雜系統，自上而下的發展是沒有前途的，自下而上才是發展之道。”在我國城市由快速城市化、規模化，向精細化、多元化、生態化轉變的當下，自下而上的自組織城市設計越來越受到關注。

1 城市設計與自組織過程的匹配

自組織過程主要指系統內部各子系統之間能自行按照某種規則互動，使整體不斷趨于穩定而形成一定的結構。城市的自組織特征研究從復雜系統的基本研究開始，如普里高津（Ilya Prigogine）從系統整體自組織研究出發提出耗散結構模型，赫爾曼·哈肯（Hermann Haken）從協同理論闡釋物質群由無序向有序發展的過程等[1]。研究表明，城市系統的宏觀演化及個體要素之間的互動等特征，與復雜系統自組織理論強調的個體協調最終形成特殊穩定結構的自組織特征相匹配。

1.1 復雜性匹配-城市設計的多系統架構

復雜性是自組織系統的重要特征。從物理學角度來看,復雜度與不對稱性、不同狀態的演化能力及空間上的長程相關性 (coherence) 等指標有關。

史蒂文·約翰遜（Steven Johnson）用“涌現”（Emergence）來闡述城市復雜機制，把城市看作是建立在城市要素互動、符號識別、循環信息、互動行為控制等系統基礎之上的綜合自組織整體[1]。復雜性適應系統（CAS）研究的開拓者約翰·霍蘭德（JohnHolland）認為，城市以高度復雜的多層面系統存在，且系統之間互相影響，系統中的子系統與個體也能夠高度自治，從而整個城市是一個復雜的自組織系統。道路系統、公共空間系統、自然景觀系統等多個系統的關聯性使得城市系統由外力或內因而導致其中某個系統的平衡狀態被改變時，每個關聯系統都需要經過一個演變過程而形成新的秩序。例如，由克里斯塔勒（W.Christaller）提出的空間地理論推導，當城市核心景觀大小或者區位受到調整，圍繞其形成的空間網絡系統也會根據復雜度的不同而演變，最終形成新的核心景觀系統格局[2]。

1.2 開放性匹配-城市設計的環境融合

自組織系統具有不同程度的開放性：在外部環境穩定時，自組織系統內部的各要素能夠達到自組織狀態，空間拓撲關系或空間序列能夠保持不變；當外部環境向復雜系統注入能量或進行干擾時，通常是自組織系統內部平衡狀態被打破的起點,系統得到了變化的勢能而重新展開自組織過程，形成另一種空間拓撲關系或空間序列的穩態。因此，自組織體的開放性是建立在客觀的物理協調過程之上的，是一種非因果律 (non-causality)[3]。

開放性也是城市系統的顯著特征。如地理要素的不同使城市呈現差異化地域特征，以自組織理論來看，地理要素是城市系統不可避免的外部影響力，城市系統需要演化出與之相適應的自組織狀態。因此，保持城市系統的開放性以應對外部環境的變化非常必要。

1.3 多樣性匹配-城市設計需求多樣性

自組織理論中，系統內部的個體類別設定多樣而自由，多元互動成為可能。弗雷·奧托（Frei Otto）的“羊毛實驗”中，羊毛網絡拓撲結構的演變并不只是水分子與羊毛纖維互動的結果，水分子之間存在不同類別的雜質與空氣氣泡，它們也融入整個自組織過程。最終，在異質系統、水分子系統、羊毛系統的多元互動下形成穩態[2]。

城市系統容納的要素類別更多，人群的需求也各異。以濱水區為例，建筑、廣場、道路、堤壩、橋梁等多個要素需要組織，形成對所有人群開放的場所。人群置身城市空間中，行為需求也各異，包括休閑、購物、通勤、娛樂等；且隨著時間推移，行為也會改變。楊·蓋爾（Jan Gehl）將這些活動歸結為必要性活動、自發性活動和社會性活動，它們在城市空間中互相關聯，互相影響。城市正是多種使用者和多樣環境要素共同互動迭代而形成的穩定系統。

1.4 動態性匹配-城市設計的韌性協調

自組織過程是一個動態、反復的過程。從貝納德元胞(Benard cells)花紋試驗看，加熱的水分子因容器束縛形成了六邊形網格肌理為基礎的對流狀態，水分子之間浮力、熱擴散、粘滯力的綜合作用使得系統相對穩定但并不靜止[4]。自組織系統由于外部環境或者個體行為規則的改變，其動態平衡可以表現得相對穩定，也可以保持“沸騰”，但無論處于哪種狀態，個體之間的互動不斷發生，整體始終保持協調性。

城市復雜系統也處于“穩態—動態—穩態”的持續變化中，隨時間的流逝，城市要素與人群行為相互適應而調整，人群之間、城市要素之間也始終保持互動，而城市一直作為整體運行。霍華德（Ebenezer Howard）感嘆，城市為何在缺乏中央規劃的情況下仍然能夠運行；亞當·史密斯（Adam Smith）則提出人群個體之間的互動（經濟活動、社交活動等）形成了看不見的手，調控城市整體，使城市能夠運作[5]。

2 多代理系統的自組織過程與特征

多代理系統具有完善的自組織過程。通過編輯個體代理行為邏輯并以群體代理互動而呈現整體復雜性的多代理系統，已經廣泛應用于社會學、經濟學、生物學等學科[6]。

2.1 個體自洽

自組織理論把個體行為準則視為整體自組織的基礎，個體既能夠遵循自身的行為準則而獨立存在，也可以與群體的其它部分互動，形成個體自洽，就如螞蟻個體和螞蟻群互動形成的蟻穴系統那樣[7]。多代理系統中代理粒子（Agent particle）的個性能夠進行編輯，基于粒子與場地力學系統的模擬，粒子的關鍵變量為經典物理運動變量，如初始速度、加速度、質量等；且為了使粒子獲得“智能”，能夠自主選擇，也要設定代理粒子的判斷條件，如限定粒子運動的最大速度值、最大受力值、視野捕捉半徑、視野限制夾角等。因此，粒子會呈現不同的“個性”，有的比較活躍，容易被吸引與排斥，運動幅度很大；有的惰性十足，反應遲鈍。

2.2 群體耦合

在個體自洽的基礎上，個體與個體之間、各系統之間產生互動，也就是群體耦合。受到物理性質支配，粒子群（Particles swarm）之間能夠按照物理力學規律進行互動，耦合出自組織過程。粒子群之間的互動關系又可通過組合并行力、聚集力、分散力使得粒子群成為類似動物群的智能互動群體，從而模擬場所中的人流、物質流、能量流[8]。這樣的群體耦合模型使場地中物質空間、活動人群、信息交換等要素得到新的可視化和量化機會，進而將自組織過程轉譯為可觀察與分析的對象。

2.3 環境互動

開放的自組織系統與環境互動，進行物質、能量、信息交換。多代理系統也能夠與環境要素匹配，通過自發邏輯發展并形成穩態，表現或再譯自組織過程與特征：①匹配過程中，代理粒子的個性由可編輯的基礎邏輯構成，使粒子間能自主互動，為粒子群與環境要素的互動打下基礎；②不同環境要素對個體代理粒子、粒子群能夠施加不同權重的影響，使粒子群能在復雜環境要素的共同影響下實現自組織；③環境要素是可變化的，不斷自組織的整體對粒子群施加的影響也是變化的[9]。

2.4 衍化迭代

自組織系統一般很難呈現絕對的穩定結果，其不斷衍化的狀態是研究的關鍵，就如沸騰的開水，水分子之間、水分子與氣流、水與容器始終處于互動變化的自組織狀態[10]。多代理系統的研究重點也在于系統的迭代過程，不同個性的代理粒子群與不同的場地要素之間互動形成多樣化的模擬過程，不斷迭代，偶然性與不確定性始終伴隨；而研究者關注的不僅是結果，還有每一幀的實時反饋，并適時對模擬對象調整或限定，使結果趨近于理想狀態形成圖解。

3 基于多代理系統的自組織城市設計發展演變

對于城市的復雜性、開放性、多樣性、動態性，多代理系統能夠提供可視化、可量化的空間模型或數學模型，這經歷了多階段的發展歷程。

3.1 單一系統——自組織系統

早期的自組織系統從時間維度關注城市的動態發展衍變。與動物群體活動、細胞增殖活動、甚至社會經濟活動相比，城市要素之間離散的互動成為整體形態演變的主要影響因素[11]。

最初，研究者從數學方法中嘗試直接描述與定義自組織過程。匈牙利生物學家林頓梅伊爾（Aristid LinderMayer）于1968年提出L-系統邏輯鏈條，通過對植物生長過程的經驗式概括，列出數學表格，給定初始狀態與表格運算規則，再進行有限次數的迭代，使初始狀態的形狀發展成序列并形成復雜的分形圖形。時常作為動態系統建模方法的元胞自動機（Cellular Automata）是研究自組織系統的典型方法，散布在規則矩陣中的每一個元胞遵循同樣的作用規則，互相影響，達到元胞群體的同步演變，最終形成穩態[10]。

L-系統的描述性邏輯架構與迭代運算模式建立了初始信息與迭代結果的精密聯系，但是整個運算過程是封閉的，不受外界的刺激和干擾，每一次運算結果的圖形集合之間有極強的相似性。相對于L-系統的封閉增殖過程，元胞自動機能夠回應矩陣中環境的變化，也就是能與模擬環境發生互動，但是元胞單元被限定于固定的坐標體系中運行，元胞矩陣的密度（像素）也決定了模擬精度，存在一定的局限。

3.2 系統與環境——集群智慧

曼紐爾·德蘭達（Manuel DeLanda）于《新唯物主義》中概述：“物質的形成是真實要素的互動、迭代、衍化而逐漸穩定的過程，核心思想是關注物質個體的建立，個體之間通過各種規則互相影響，最后的群體宏觀結果形成了物質。”德蘭達的研究啟發城市設計關注城市系統與運行機制，而非直接觀察物質空間，尋找能夠代理社會活動關系或城市環境的要素，再通過要素個體的互相作用形成“集群智慧”，反映城市運作、發展和衍化。

20世紀80年代的羊毛實驗通過水體分子的力學互動形成“濕網格”（WetGrid），使羊毛彎曲形式與水體環境緊密結合。相對于L-系統，實驗通過個體互動的迭代而達到“集群智慧”的模擬，較為客觀的體現了自組織性[10]。無獨有偶，2017年，Kokkugia事務所將“集群智慧”作為設計工具，實現自組織的城市系統模擬，生成城市空間。這個“集群城市主義”項目以抽象的社會關系、能量、信息流為基礎建立多代理系統，并賦予代理粒子以信息路徑跟隨（stigmergy）互動行為。

對于城市化過程，應用群體邏輯能夠使總體規劃觀念轉變成總體算法，基于城市要素演算、迭代，積累出空間形態的演化過程，而不是經驗性的判斷與決策[10]。希望這樣的設計方法能夠使空間形態與社會關系的匹配加快，達到更穩定的狀態，盡可能減少消耗與矛盾。

3.3 系統與系統——反哺互惠

自然界中，反哺互惠是一種可持續的關系，與自組織過程相近。20世紀90年代，吉爾·德勒茲（Gilles Deleuze）和菲力克斯·瓜塔里（Félix Guattari）的“塊莖”（Rhizome）概念廣泛論及了動物群體的相互適應、互動邏輯，認為“群體智能”的誕生是群體形式產生的基礎，而個體智慧又是形成群體智慧的關鍵[11]。

將城市要素與活動人群視為智慧群體，建立互惠關系，使各自得到相應的優化，是城市自組織研究的重點。人群之間的互動，以及人群與城市建筑空間、功能布局、自然環境之間的互動，并不遵循單一的邏輯。人群在城市中被各類功能或環境所吸引，又因為各類阻礙、需求異化而改變行為，它們不斷互相反饋、互相制約，最終達到某種互惠。城市影響了人群，人群也影響了城市，在沒有強大外力的干擾下，人群與城市都在互動過程中各取所需，這樣的原則在城市動態性研究中尚較少受到關注。因此，構建人群與城市的互動機制也要遵循互惠原則，這種底層邏輯構建才具有研究價值。

4 基于多代理系統的自組織城市設計探索

多代理系統為城市設計研究提供了新的方向，通過自組織模擬將場地要素與人的行為聯系起來。基本步驟為：①建立粒子群的“個性”行為準則；②分別與城市特征環境系統模擬互動，調整參數，獲得相應的粒子群分布狀態；③提取上述粒子群自組織過程中的信息分布，包括空間坐標、速度向量、作用力系等；④結合設計師的智慧，轉譯為物質空間，如空間大小、圍合界面、景觀形態等，進而生成適應自組織過程的城市設計方案[12]。

本文選取上海北外灘虹口港片區為研究對象，以數字化多代理系統介入，探索自組織城市設計的方法。基地隔一個街區與黃浦江相鄰，寬約15m的虹口港從中央穿越，歷史文化資源豐厚，延續了老上海英租界街區網絡，保留了多類型近代里弄、工業廠房、歷史遺跡等，但城市更新滯后，街區環境衰敗，公共空間碎片化，公共設施匱乏。隨著虹口港水閘南移使親水變為可能和黃浦江第一層面街區的建設，地區面臨重要的發展機遇。本研究以公共空間為主要對象，滿足多種行為需求為導向，探索自組織的城市公共空間體系建立方法。

4.1 賦予代理粒子群“個性”與運動邏輯

模擬基地內部和外部不同人群的特性，建立目的型、漫游型、彈性網絡型粒子群等3種基本粒子群（圖1）。

4.1.1 目的型粒子群

目的型粒子對應于必要性活動，直接被空間要素吸引，能在移動的過程中保持適當的密度，同時規避障礙，一定程度上能夠探究粒子群與空間要素之間的直接聯系，體現必要性活動的特征。以重要節點為目的地的人群可以視作目的型粒子群的樣本。

4.1.2 漫游型粒子群

漫游型粒子可以模擬自發性活動，空間行進方向沒有明確目的地，速度大小與引導向量不斷改變。通過粒子間物理作用力的編輯與組合，尤其是吸引力與排斥力根據粒子間距離而改變，塑造類似在空間中“游蕩”的粒子行為，可對應休閑活動的人群，目標不明確，發現興趣點時，運動方式可能突然改變。

4.1.3 彈性網絡粒子群

彈性網絡粒子由于所受吸引力與排斥力達到某種平衡而呈現置身于彈力網絡中的狀態。一些要素在場地中的平面分布會呈現特定的網絡形態，如核心商業功能與其它商業功能按照特定的能級分布，再如地鐵、公交等外部交通站點進入場地的路徑連接關系，都可通過彈性網絡粒子的動態模擬，對商業功能之間、站點之間的路徑平面流線進行優化，并保持其空間鏈接拓撲關系穩定不變，探索便捷可達的空間策略。

4.2 “個性”代理粒子群與特征環境要素匹配

選取基地的重要節點要素、公共空間場所、整體空間結構等與不同“個性”粒子群匹配，為城市設計自組織過程建立基礎（圖2）。

4.2.1 目的型粒子群與重要節點要素的匹配

歷史建筑、商業空間、公共設施等易于激發必要性活動。選取春陽里、興業里等特色里弄，日升樓、虹口老街、長治電影院等歷史遺跡，地鐵、公交站點等交通設施，以及辦公、菜場等公共設施作為人群主要目的地，根據公共開放性、歷史價值等級、完好程度等賦予每個要素一定的吸引力參數，作為必要性活動的吸引源。

4.2.2 漫游型粒子群與公共空間場所的匹配

基地擁有多類公共空間，如廣場、巷弄、濱水空間等，是休閑活動的主要場所，但這些空間之間關聯性弱，呈碎片化分布。通過建立漫游型粒子群與這些空間的關聯，粒子群相互之間、與場地之間發生互動，粒子群時聚時散，形成多路徑的交疊，可以探索公共空間網絡物質形態與關系，為將碎片化的公共空間形成體系提供參考。漫游型粒子群與目的型粒子群的空間分布模擬結果會出現重疊的和不重疊的區域，對公共空間的設計引導也更加全面。

圖1 多代理系統空間生成應用整體邏輯結構

圖2 代理粒子與空間要素互動邏輯結構

4.2.3 彈性網絡粒子群與整體空間結構的匹配

基地內部空間結構應與外部地鐵、公交站點等聯系便捷，與周邊城區的空間結構自然連接；基地內部的各等級空間也要有合適的聯系。為模擬這種空間拓撲結構固定的自組織過程，建立彈性網絡粒子群，在粒子之間施加聯系，束縛住粒子群的空間序列，使移動后粒子之間的空間拓撲結構不變。這種彈性粒子群呈現變化的網絡狀態能夠引導直接通達路徑，優化合并成相近的路徑，實現最短路徑優化形態。

4.3 集群粒子群與環境要素的互動

4.3.1 目的型粒子群與重要節點要素的互動

將基地人群分為外部游客和內部居民兩類。首先，為目的型粒子群設置起始運動條件與終止運動條件：外部游客目的型粒子群以地鐵、公交站點、城市主要道路接入口為起始點，內部居民目的型粒子群以住宅、辦公出入口為起始點；終止點為上文提及的重要節點場所，終止運動條件是設置粒子運動至重點場所之后做長時間停留。其次，限定粒子群的運動空間，刨除不可進入的區域，如小區、單位等，盡量引導粒子進入可利用的空間。最后，在啟動動態模擬后，將一天分成幾個時間段，如通勤、休閑時段等，對粒子群特性進行參數編輯，形成不同時段的粒子運動模擬圖解列陣以供分析。在模擬時，粒子群受到吸引或排斥，軌跡與密度不斷變化，一些地區因阻礙強烈成為空白；一些地區因粒子群集聚而呈現密集路徑，消極空間與積極空間一目了然（圖3）。動態模擬的目的不是追尋唯一的結果，任何一個模擬過程都可能提供不同的設計參考價值。

4.3.2 漫游型粒子群與公共空間場所的互動

漫游型粒子群嘗試匹配人群活動在城市公共空間中時聚時散的特征，粒子群與多個公共空間節點的互動，對公共空間序列的生成有一定的參考價值。首先，將需要保留的公共空間節點作為固定要素，而對需要增設的公共空間節點不做強制性地理限定，設定漫游型粒子群的起始與終止位置都是公共空間節點，這樣粒子群的運動軌跡就能夠探索公共空間之間的形態聯系。接著，根據現場采樣的自發性活動比例賦予粒子一定的漫游參數，粒子的運動軌跡受到視線和交通條件的限定，且需避開不可進入區域或場地阻礙。由于起點、終點、路徑已經與場地要素關聯，設定漫游參數粒子群的彌散行為可以反映使用率相對適宜的公共空間聯系，為形成流線順暢、快速容納使用者活動的公共空間體系指明方向。最終，不同參數粒子群的漫游狀態會對模擬過程有不同影響，多種參數的模擬疊加能為公共空間體系設計提供參考（圖4）。

4.3.3 彈性粒子群與整體空間結構的互動

圖3 直接目的性粒子的互動模擬

圖4 直接目的性粒子與優秀歷史建筑互動

彈性粒子群能夠協助片區城市自組織系統與城市整體結構的融合。如果限定粒子在模擬區域中的空間拓撲結構不變，而改變其形態演變過程，可以在一定程度上保證新的設計不與原有城市空間結構相抵觸。首先，明確基地與城市的主要接入點，以位于基地中間東側的地塊為例，選擇位于邊界的地鐵站點、道路交叉口、小區入口、濱河入口等作為接入點，在連線中排布彈性粒子，使每條線成為可活動的柔性聯系。然后，使連線自由合并或分離，形成主要路徑與分支結構。最終，模擬結果呈現柔和曲線，而空間網絡拓撲結構保持不變。場地空間結構延續了城市空間結構，將局部更新片區新的運行模式可能帶來的沖突盡量降到最低。

4.4 基于動態模擬的自組織公共空間體系生形

4.4.1 建立公共空間骨架

依據場地調研，觀賞黃浦江對岸東方明珠的視點高度可以放在二層，方案擬建立立體步行系統。以模擬過程擬合控制軸線與空間尺度，作為公共空間體系生形的切入點。首先，將篩選后各個時段的粒子群分布疊加，獲得外部游客和內部居民的活動模擬圖，為公共空間尺度生成提供依據。然后，提取有代表性的人群路徑再次疊加，獲得人群路徑交點，通過回歸算法分別得到外部游客和內部居民的分布規律曲線圖，作為公共空間控制軸線的基礎，其中，游客路徑曲線抬升作為二層公共空間網絡的主要參考線。最后，篩選彈性粒子模擬圖，并與上述兩條曲線擬合，獲得與最短路徑契合的支干路徑，作為公共空間細化組織的依據（圖5）。

控制軸線銜接所有的現存歷史建筑、公共設施及新增的公共節點，串聯和激活場地核心節點；支干路徑使地塊內公共空間之間，以及與基地外部空間的銜接更為順暢。由此，依托多時段、不同人群行為的模擬，建立易達、觀景、均好、主次分明的公共空間骨架。

4.4.2 確立公共空間節點

活動模擬圖是動態變化的，提取演化達到相對穩態的模擬圖，即人群集中抵達的空間分布圖，將結果量化，獲得人群分布密度，篩選密集度大的區域，作為在公共空間骨架基礎上建立核心公共空間的依據：①位于基地中央，人群最密集、分布最多的跨河區域建立核心公共空間；②周家嘴路入口的春陽里濱水區域設立入口標志性公共空間；③日升樓、虹口老街、長治電影院、北外灘111等歷史建筑附近構筑節點公共空間；④西岸的中部、南部特色里弄結合因水閘外移降低防洪要求的濱水岸地設立親水公共空間（圖6）。

4.4.3 細化核心公共空間

基地中部東岸地塊僅有南側高層住宅必須保留，西岸地塊有教堂，兩者恰與模擬的核心公共空間位置相近，故在此建立核心空間。西岸為教堂與親水廣場；東岸底層為鄰里商業服務中心，與鄰近的高檔商業中心白玉蘭廣場錯位發展，滿足本地居民的日常需求。考慮到東側地鐵站點與西側濱水標高較低，觀景又需較高的平臺，因此，鄰里中心上覆緩坡公園，與地鐵、水濱都有自然的銜接。由于公園更多時間為居民服務，公園主路參考游客路徑模擬曲線，與游客路徑為主的二層公共空間網絡保持良好銜接，小徑則以居民路徑模擬曲線為主。底層鄰里商業服務中心以該地塊的彈性粒子模擬圖為依據，建立商業服務單元之間的便捷聯系；同時，與地鐵站點、濱水空間、東側小區、南北側入口等連接良好（圖7）。

4.4.4 塑造跨河公共節點

虹口港貫穿場地南北，與代理粒子模擬的運動圖譜形成交叉，這與調研中一定量的跨河行為相似，說明場地步行活動與河流發生了密切的交織互動，應加以利用形成合力跨河機制。方案在核心公共空間提取代表性路徑與河流岸線的交點，由交點密度獲得水岸交點活力程度，篩選活力較大的集聚點，作為橋梁接地點的位置，然后建立這些點之間的最短路徑連接，由此獲得橋梁的基本線形。基于人群行為的橋梁跨河路徑設置是人群過河行為的自組織形態表達，它不同于傳統單線跨越的橋梁，是基于代理活動路徑生成的自由面狀形態，創造了一處“水上廣場”，能更好地連接核心公共空間兩側岸地，使更多的人群匯聚于此，成為場地最具活力的中心節點（圖8、9）。

圖5 公共空間結構生成

圖6 公共空間廣場布置生成

5 結語

基于多代理的自組織城市設計經歷了漫長的演變，還有許多需要探索的地方。通過以具備自組織特性的多代理空間模型為媒介，建立代理粒子群與場地要素的互動以生成圖樣，探索自下而上的自組織城市設計創作過程。與傳統城市設計、傳統數字化研究方法相比，有以下幾方面的提升。

5.1 開放多元的模擬平臺

多代理系統是開放的研究平臺，多種系統、粒子、力場組合與互動，脫離了傳統數字化研究方法的程序生形思路，不是為設計編寫一個既定的邏輯，而是通過組合各類算法與邏輯，通過迭代模擬探尋設計的突破點。這種研究模式使同時兼顧的城市要素大大增加，復雜性、多元性、開放性得到提升。設計師更重要的任務是組織多元要素之間的關系以及構建復雜結構的邏輯關系。

5.2 基于行為的研究導向

城市人群具有性格，代理粒子也具有“個性”，粒子并不按照規劃的運動軌跡運行，而是通過調整自己的移動狀態，最終形成一個有機群體。場地要素對人群行為的影響也不是簡單定性，而近似仿真地模擬客觀場景中兩者之間的互動關系（圖10）。這種基于行為的研究導向一定程度上揭示了自組織過程的本質。

5.3 動態客觀的生形邏輯

自上而下的主觀判斷讓位于自下而上的客觀模擬，設計師控制程序邏輯，調試并引導整個設計過程，粒子與場地要素的自組織互動成為生形基礎。動態模擬過程中每一幀的粒子運動信息都能被捕捉、可視化、物質化，與時刻變化的實際場景相適應，為設計師提供較為客觀的動態信息。設計從單一結果變成了搜索與篩選的過程，選擇、分析、評估伴隨著整個模擬過程。最終的結果看似隨機，實則是較為客觀的呈現。

圖7 核心公共空間結構優化

圖8 跨河空間形態生成

圖9 公共空間形態結果

圖10 基于多代理系統與場地要素互動的空間系統結果

5.4 人機融合的發展潛力

多代理自組織城市設計過程中，計算機并不是單純的技術工具，設計師將復雜的思維邏輯寫入程序，并應用程序的互動與疊加形成邏輯的嵌套，再通過計算機強大的功能，邏輯鏈條被大量迭代。由此，設計師的智慧在人機結合中得到了前所未有的延伸。計算機幫助設計師建立整體、動態、客觀的設計方式，從前期要素梳理、互動模型架構，到動態信息篩選、數字化生形，需要建立全過程的數字化工作流程。正如尼歐·里奇（Neil Leach）所說，當數字化全工作流程蔓延之時，也是“數字主義”這個時髦詞匯消失之時。