Алгоритм строительства дома: Этапы строительства частного дома — пошаговая инструкция

«Облафечивание»

На видео показан процесс подготовки части стены к «облафечиванию» под мебель, батареии. 

Подвесной камин

На фото дизайн-проект бани из бруса. Архитектор Климачева Екатерина.
Необычное и стильное решение….

Подготовка проема

В Калужской области в деревне Костино идут работы по отделке бани из круглого кедрового бревна.
Были…

Pioneer Log Homes

Компания «Алгоритм Строительства Дома» подписала договор о сотрудничестве с Канадской компанией…

политиков составили алгоритм решения жилищного кризиса. Это плохо

Мы можем получать комиссию, если вы покупаете что-то по любым партнерским ссылкам на нашем сайте. Узнать больше.

org/Person»> Эндрю Керсли

Бизнес

14.10.2020 06:00

Политики считают, что алгоритм может решить жилищные проблемы Англии. Проблема? Это делает ситуацию хуже, а не лучше

Getty Images / WIRED

В обновленном Уайтхолле Доминика Каммингса и Бориса Джонсона политтехнологи, государственные служащие и политические стратегии ушли, а алгоритмы пришли.0003

Ничто так не раскрывает, как плохо обстоят дела с этой идеологией, как провальный правительственный алгоритм экзаменов, который пытался объективно выставлять оценки каждому учащемуся в стране. У него был один существенный недостаток: он был разработан таким образом, чтобы игнорировать ущерб, наносимый жизненным шансам отдельных учащихся, в пользу оптимизации средних оценок по стране. После общественного резонанса он был списан. Но еще один «алгоритм мутанта» бродит по коридорам власти: предложенная новая формула, позволяющая решить, где построить 300 000 новых домов и решить жилищный кризис в Англии.

Алгоритм, созданный Министерством жилищного строительства, пытается идеально распределить ежегодную цель строительства жилья для каждого региона, учитывая спрос, рост населения и местную доступность.

Но согласно анализу консультантов по планированию Litchfields, это уже дает довольно странные результаты. Сельский Тонбридж в графстве Кент, например, получил указание строить 1440 домов в год — этого достаточно, чтобы его население ежегодно увеличивалось чуть менее чем на десятую часть. Это один из множества лиственных графств вокруг Лондона, которым было приказано построить еще тысячи домов и въесться в Зеленый пояс. Лондону было приказано утроить количество домов, которые он строит, несмотря на нехватку площадей под застройку, в то время как северо-восток, северо-запад, Йоркшир и Хамбер, где также существует высокий спрос, получили указание сократить производство.

Самый популярный

Помимо недовольных членов совета в сердце тори, если этот новый алгоритм даст обратный эффект, он может оказать большое влияние на экономику и региональное неравенство и усугубить доступные дома.

Так с чего все началось? Как и многие другие непопулярные политики, она была создана из лучших побуждений. На протяжении десятилетий жилищное строительство в Англии было бюрократическим кошмаром. Планирование совета печально известно тем, что его преследуют разгневанные жители, выступающие против любого и всех событий, по прозвищу НИМБИ (Не на моем заднем дворе). Столкнувшись с противодействием со стороны этих жителей, местные власти часто даже не могут назвать количество новых домов, которые им нужно строить каждый год. Этот алгоритм дает им эту конкретную цифру.

«В отрасли существует консенсус в отношении того, что это хорошая идея — вам нужно хотя бы добраться до числа», — говорит Стивен Глив, член группы планирования Королевского института британских архитекторов. «Местные власти сильно отставали от своих планов, потому что было так много споров по поводу основного количества домов, которые они должны планировать».

Но на практике новая формула имеет серьезные последствия, не в последнюю очередь для регионов Англии. Если алгоритм сработает, у Лондона и юго-востока будут чрезвычайно завышенные новые цели по жилью, в то время как у городов, расположенных дальше на север, их цели будут снижены до уровней ниже, чем их текущий объем производства. Даже Федерация домостроения, торговая группа, которая поддерживает большую часть политики, говорит, что они «рекомендовали изменения» правительству, чтобы убедиться, что алгоритм действительно доставил «дома на севере».

Эти региональные неравенства возникают из-за ограничений самого алгоритма и его сильного влияния на спрос. Так что, если, например, Лондону в целом требуется в три раза больше жилья, чем Ливерпулю, то доля Ливерпуля в новом жилищном целевом задании будет составлять примерно треть от доли столицы, независимо от того, соответствует ли эта цифра реальным потребностям любого города.

Правительство выбрало 300 000 домов в год в качестве достижимой цели для страны, но реальный спрос может быть ближе к 400 000 или 500 000, по словам Джонатана Уэбба, исследователя жилья из Института исследований государственной политики. «Проблема с этим алгоритмом в том, что он настолько ограничен тем, каким, по мнению правительства, должно быть жилье», — говорит Уэбб. «Но эта цель настолько далека от того, что действительно необходимо, что, когда вы пытаетесь произвести достаточное предложение в Лондоне, вы в конечном итоге сокращаете количество домов, которые вы строите в других районах. И проблема в том, что этим другим районам все еще нужны дома».

Самые популярные

Возьмите Манчестер, который в настоящее время переживает жилищный бум. Строящиеся дома стоят дорого — в период с 2016 по 2018 год ни один из 14 667 вновь построенных домов города не был отнесен к категории «доступных». Проблема стоит настолько остро, что стала основой нового телешоу BBC. Но новый алгоритм не просто говорит городу не строить более доступное жилье, а фактически производить на 31% меньше новых домов каждый год.

Эти сокращения могут иметь разрушительные последствия для местного сектора жилищного строительства и развития. Строительная отрасль в растущих северных городах приносит сотни миллионов долларов в местную экономику — только в Манчестере она оценивается в более чем 4 миллиарда фунтов стерлингов и является самым быстрорастущим сектором города.

«Мы знаем, что строительство домов приносит огромную пользу экономике, и в этом завязано много денег. Это включает в себя множество различных отраслей», — говорит Уэбб. Он утверждает, что весь сектор в определенных регионах может оказаться под угрозой, если правительство снизит приоритет развития в этих областях. Хотя до сих пор неясно, будут ли застройщики остановлены от строительства дополнительных домов в этих северных городах, вполне вероятно, что государственная поддержка отрасли будет иметь значительно более низкий приоритет, чем сейчас. Все, начиная от налоговых льгот и финансирования и заканчивая ускоренными разрешениями и совместными проектами, может оказаться под угрозой, и это окажет разрушительное воздействие на местную экономику.

И так же, как в этом алгоритме есть проигравшие, есть и победители. При огромном стремлении к строительству жилья в определенных регионах спрос на новые земли под застройку резко возрастет. В результате стоимость конечного количества земли в этих районах также резко возрастет. Земля все больше становится собственностью избранных (половина страны в настоящее время принадлежит менее чем одному проценту населения), и многие из этих землевладельцев будут очень хорошо зарабатывать на любом концентрированном всплеске жилищного строительства. В таких местах, как Кэмден в Лондоне, которому было приказано увеличить количество домов, которые он строит каждый год, с менее чем 1000 до 5604, доступно очень мало земли. Даже если недавно предложенные правительством реформы планирования позволят высвободить больше земли для развития, маловероятно, что они когда-либо смогут высвободить достаточно земли, чтобы объяснить столь высокий всплеск спроса. Этот вид инфляции земли имеет и другие последствия.

«Если стоимость земли по-прежнему грабительски высока, то кто сможет позволить себе построить эти дома? Скорее всего, это будут люди, которые знают, что смогут получить от этого прибыль», — говорит Уэбб. По сути, чем дороже земля, тем больше вероятность того, что построенное на ней жилье будет роскошным и элитным — типы зданий, которые дают застройщикам большую прибыль, полностью нарушая суть алгоритма.

Самые популярные

Многие из этих фундаментальных проблем возникают, хотя алгоритм еще даже не активен. Он все еще находится на ранней стадии «белой книги», а это означает, что он далек даже от парламентского голосования, не говоря уже об официальной реализации. Эксперты и жилищная индустрия не понимают точных последствий новых жилищных целей. Многие говорят, что не уверены, какую роль правительство будет играть в поддержке или подрыве местного развития в пострадавших районах.

Министерство жилищного строительства заявляет, что оно с радостью «обновит или улучшит» алгоритм, чтобы помочь обрабатывать потенциальные жалобы, а политики и деятели отрасли уже пытаются возиться с его расчетами.

Ранее в этом месяце мэр Лондона Садик Хан предложил свою предварительную поддержку алгоритму при условии, что к расчетам доступности и жилищного фонда будут применяться разные математические веса – по сути, изменив формулу, чтобы она больше соответствовала экономической ситуации в Лондоне. Учитывая историю разворотов этого правительства, не исключено, что алгоритм может быть значительно изменен до того, как он будет реализован.

«В этих формулах вы в конечном итоге манипулируете числом, которое сводится к целому ряду других факторов, таких как политика, признание, убеждения или амбиции местного сообщества», — говорит Глив. «Это просто жонглирование, чтобы исправить алгоритм на числе, которое интуитивно и прагматически лучше, и подрывает идею о том, что вы можете просто найти ответ по формуле и игнорировать локальную ситуацию».

Алгоритм жилья и алгоритм экзаменов вряд ли можно назвать первыми в своем роде. Ранее в этом году полиция Британии приступила к широкомасштабным испытаниям программного обеспечения для распознавания лиц, несмотря на то, что эта технология ошибочно идентифицировала целых 9 человек.8 процентов времени.

Тем временем программное обеспечение для прогнозирования преступлений, которое пытается определить, совершит ли человек правонарушение заранее, было принято 14 полицейскими подразделениями по состоянию на прошлый год. И это несмотря на то, что программное обеспечение якобы несправедливо предвзято относится к сообществам с низким доходом и BAME.

Здесь постоянно повторяется предположение, что, просто используя алгоритм, можно найти абсолютно объективное решение любой проблемы. То, что все эти алгоритмы столкнулись с трудностями при контакте с реальным миром, говорит об обратном. «По сути, это проблема всех алгоритмов, — говорит Уэбб. «Они просто воспроизводят человеческие предубеждения».

Еще больше замечательных историй от WIRED

📦 Лучшие предложения Prime Day 2020, отобранные командой WIRED

🚽 Фанатики мочи хотят накормить мир своим жидким золотом

9010 используют AI для YouTube оживить прошлое. Историки недовольны

🔊 Слушайте подкаст WIRED, неделю науки, технологий и культуры, который выходит каждую пятницу

👉 Следите за WIRED в Twitter, Instagram, Facebook и LinkedIn

TopicsDataBusinessEconomics

Еще от WIRED UK

Наука

Россия ведет войну с украинскими больницами

Ракеты, мины и дефицит снабжения проверяют устойчивость украинского медицинского персонала, но они не отступят.

Мэтт Берджесс

Новый алгоритм для процедурной генерации планов этажей в реальном времени — arXiv Vanity

Майсам Мирахмади, Абдалла Шами
Кафедра электротехники и вычислительной техники

Университет Западного Онтарио

Лондон, Онтарио

Электронная почта: {mmirahma,

Abstract

Генерация естественно выглядящих планов этажей в реальном времени имеет жизненно важное значение в играх с динамичным окружением. В данной статье представлен алгоритм для создания поэтажных планов загородных домов в режиме реального времени. Алгоритм основан на работе, представленной в [1] . Однако размещение коридора переработано, чтобы получить планы этажей, похожие на настоящие дома. Кроме того, добавлен этап оптимизации, чтобы найти размещение коридора с минимальным используемым пространством, подход, который разработан для имитации реальных практик по минимизации неиспользуемых пространств в проекте. Результаты показывают, что планы этажей очень похожи на планы, разработанные архитектором.

Введение

Динамическая генерация виртуальных сред набирает популярность в современных играх. Генерация динамических виртуальных сред для каждого раунда игры позволяет даже опытным геймерам наслаждаться игрой. Многие игровые сцены происходят в городе, который нужно генерировать либо вручную, либо с помощью процедуры, основанной на правилах. В некоторых массовых многопользовательских играх требуется создание всего мира.

Помимо масштаба виртуальной среды, важны и ее детали. Создание среды, в которой игрок может заходить внутрь зданий, добавляет слой дизайна, который умножает его сложность. В результате создание таких сред и управление ими составляют большую часть игрового дизайна.

Модель, описывающая архитектуру города или внутри зданий, также может использоваться в различных дисциплинах. Например, такое описание можно использовать для статистического моделирования распространения сигнала в населенных пунктах или в качестве гипотетического эталона распространения сигнала, который можно настроить для адаптации к различным сценариям. Предложенная нами модель использовалась в [2] для статистического моделирования распространения радиосигнала, передаваемого от внутреннего передатчика наружу, что сильно зависит от плана этажа здания, в котором находится передатчик.

В этой статье мы представляем новую процедурную генерацию планов этажей для загородных домов. Остальная часть статьи организована следующим образом. В разделе II рассматривается часть предыдущей работы, связанной с автоматическим созданием зданий. Раздел III описывает предлагаемый алгоритм. В разделе IV обсуждаются результаты, и, наконец, в разделе V завершается статья.

II Обзор литературы

В литературе было предложено несколько алгоритмов для создания архитектур. Функциональность этих алгоритмов можно разделить на три разных класса: создание карт города, создание трехмерного вида города или здания и создание дизайна интерьера здания.

Мюллер и др. предложить основанный на правилах алгоритм, способный генерировать улицы и городские здания, что приводит к реалистичной среде с высоким визуальным качеством [3] . Несколько простых трехмерных фигур, таких как кубы, конусы и т. д., помещаются или пересекаются вместе, чтобы сформировать оболочку зданий. Затем предложенная грамматика форм, которая представляет собой обширный набор правил, управляющих формами, обрабатывается для уточнения зданий. Во-первых, грамматика ищет области, которые пересекаются. Алгоритм отбрасывает эти области при размещении окон или других украшений. Следующий набор грамматических правил пытается привязать окна и другие аксессуары к визуальным линиям в структуре, что делает получившееся здание более реалистичным. Алгоритм создает высококачественный современный вид городского пейзажа. Однако недостатком является то, что он не может работать в режиме реального времени. Запуск алгоритма может занять до нескольких дней в зависимости от размера запрошенного сценария. Кроме того, он просто создает только оболочки зданий. Поэтому его приходится дополнять, если требуется дизайн интерьера.

Работа, представленная в [4] , посвящена созданию в реальном времени интерьеров больших зданий, таких как офисные здания. Авторы предлагают метод управления огромными требованиями к памяти и вычислительной мощности для создания планов этажей больших зданий в реальном времени, а также для поддержания постоянной среды. Строительные пространства генерируются сверху вниз. Следовательно, их можно генерировать лениво и создавать необходимые пространства. Если игрок входит в пространство, это пространство затем делится на меньшие комнаты, и к нему добавляются другие аксессуары. Алгоритм генерирует план этажа на следующих этапах: установка здания, деление этажей, деление прихожей, деление кластера комнат и создание застроенной области. На каждом этапе в план этажа добавляется больше деталей, а невидимые архитектуры удаляются из кеша. Этот подход хорошо масштабируется и может применяться к сценариям с несколькими большими зданиями без значительного увеличения требований к памяти или вычислительной мощности.

Другой алгоритм, предназначенный для создания внутренних планов зданий, особенно домов, предложен в [1] . Алгоритм делит доступное пространство, используя алгоритм Squarified Treemap [5] . Затем он соединяет комнаты вместе и размещает двери между ними на основе графа соединений, который создается случайным образом на предыдущем этапе на основе некоторых правил. Например, правило можно выразить так: спальни не должны быть соединены вместе. На следующем шаге, если комнаты, которые предполагается соединить, не являются смежными, применяется процедура размещения коридора, соединяющего комнаты. Однако эта процедура тратит впустую некоторое пространство в доме, что нежелательно и делает планы этажей нереальными.

Поскольку создание внешнего вида здания крайне необходимо, проблема была решена, и существует несколько академических и коммерческих инструментов для создания городской среды с большим реализмом. Однако, насколько нам известно, существует всего несколько алгоритмов, которые могут создать интерьер здания, и ни один из них не дает подробного реалистичного плана этажа, а чаще всего они просто укладывают несколько прямоугольников, демонстрирующих комнаты, в заданную область.

III Предлагаемый алгоритм построения планов этажей

В этом разделе описан наш алгоритм создания планов этажей.
Предлагаемый алгоритм основан на работе, представленной в [1] . Тем не менее, этап размещения коридора значительно переработан, и в проект также добавлен этап оптимизации, чтобы сделать итоговые планы этажей более реалистичными. Более того, было введено несколько правил, запрещающих создание комнат причудливого вида.
Так же, как и основная работа, алгоритм был скорректирован для создания случайных поэтажных планов загородных домов. Однако его можно использовать для создания поэтажного плана любого типа здания с некоторыми изменениями.

Предлагаемый алгоритм создает планы этажей в следующие этапы:

1. Определение площади и внешней формы дома.

2. Размещение комнат внутри дома.

3. Создание графа связности. Этот граф указывает, является ли это путем из одной комнаты в другую.

4. Создание коридора для соединения комнат, если это необходимо.

5. Установка окон и дверей.

Каждый из вышеперечисленных шагов подробно описан в соответствующем разделе.

Алгоритм в основном основан на следующих принципах.

• Внешняя форма дома, или его фасад, прямоугольная.

• Каждый дом состоит из нескольких смежных комнат.

• Никакие две части дома не могут пересекаться.

• Форма здания предпочтительна квадратная или прямоугольная. т. е. квадратная форма предпочтительнее длинных прямоугольников.

• Ни одна комната не может выступать за предполагаемые границы дома.

• Должны использоваться все значительные части пространства [4] .

• Площадь каждой комнаты является случайной величиной, статистические свойства которой основаны на ее функциональности.

• План этажа должен быть подключен. т. е. существует хотя бы один способ пройти из одной комнаты в другую. Другими словами, граф связности — это связный граф.

• Следует по возможности избегать создания узких длинных комнат, которые будут восприниматься неестественно.

• Есть несколько окон и по крайней мере дверь, соединяющая дом с внешним миром.

Эти понятия реализованы в предлагаемом алгоритме. В следующих разделах алгоритм подробно описан.

III-a Определение внешней формы дома

Внешняя форма большинства зданий прямоугольная и не имеет изогнутого фасада. Здания необычной формы в большинстве случаев являются общественными зданиями, имеющими архитектурное значение. Предлагаемый алгоритм ориентирован на типовые здания и не включает эти типы зданий.

Форма фасада здания моделируется соотношением сторон, которое определяется как

где AR, b и h — соотношение сторон, основание и высота прямоугольника, представляющего фасад здания, соответственно. Участок с узкой формой, такой как прямоугольник с большим соотношением сторон, просто считается непригодным для застройки в реальной жизни и, таким образом, отбрасывается в предлагаемом алгоритме.

Площадь и пропорции зданий являются случайными величинами с заданным распределением. Для данного района статистические свойства этих случайных величин можно просто выбрать из аэрофотоснимков. На рис. 1 показан аэрофотоснимок жилого района Лондона, Онтарио. Этот тип загородного ландшафта довольно широко распространен в Северной Америке и является, пожалуй, основной схемой оформления жилых районов.

Рис. 1: Аэрофотоснимок, показывающий сходство домов в районе. [Предоставлено Google Inc.]

Результатом первого шага алгоритма является прямоугольник, представляющий внешние стены здания.

III-B Размещение комнат

Каждый дом состоит из комнат и, возможно, коридоров, соединяющих их вместе. Количество комнат в доме варьируется от дома к дому, но некоторые простые статистические данные можно найти в переписи населения. Статистических данных, таких как количество комнат и спален, достаточно для наших целей моделирования. Более того, параметры можно настроить вручную, чтобы имитировать любой виртуальный сценарий.

В предлагаемом алгоритме случайные величины генерируются на основе совместного распределения вероятностей количества спален и количества комнат, которое извлечено из данных переписи населения Канады 2001 года [6] и показано в Таблице I. Это позволяет генератору следить за реальным распределением района.

ТАБЛИЦА I: Совместная вероятность количества спален и количества комнат.

Площадь каждой комнаты является случайной величиной, распределение которой зависит от ее функциональности. Например, гостиная обычно является самой большой комнатой в доме, а складские помещения — самыми маленькими. Согласно [1] , помещения дома можно разделить на три категории в зависимости от их функциональности; Зона обслуживания включает кухню и прачечную, частную зону, состоящую из спален и ванных комнат, и социальную зону, такую ​​как гостиная и столовая. После генерации площади каждой комнаты вычисляется площадь каждой части дома, т. е. социальной, служебной и приватной части.

Затем комнаты помещаются в иерархическое дерево графа на основе их функциональности и функциональности других комнат. Иерархия начинается снаружи, которая обычно напрямую связана с гостиной как центром повседневной жизни. Остальные комнаты включены в виде ответвлений под ним.

Один важный вопрос, который обычно не учитывается в алгоритмах, заключается в том, как назначить площадь каждой комнате и как определить, есть ли в доме комната. Предлагаемый алгоритм использует коллективное распределение для всех типов комнат. Этот подход использует данные переписи для определения некоторых параметров распределения.

Чтобы связать функции с созданными комнатами, алгоритм использует список, называемый списком приоритетов. Он просто выбирает N самых важных комнат, где N — количество комнат в доме. Затем определяется площадь каждой комнаты на основе выбранной функциональности, которая определяет ее распределение. Чтобы настроить вывод и сопоставить его с другим типом здания, можно настроить список приоритетов и распределение областей.

На следующем этапе алгоритм на основе правил размещает комнаты в дереве иерархии в зависимости от их функциональности. Например, кухня соединена с гостиной либо напрямую, либо через столовую и, следовательно, находится под гостиной напрямую или через столовую. В некоторых случаях положение комнаты в дереве иерархии также зависит от функциональности других комнат. Например, в типовом доме санузел должен быть соединен с общей зоной. Дополнительные ванные комнаты обычно находятся в главной спальне или других больших спальнях. Таким образом, есть ванная комната, соединенная непосредственно с общей зоной, и может быть несколько других ванных комнат, соединенных со спальнями. Некоторые основные правила заключаются в следующем:

1. Сделать внешний узел корневым.

2. Поместите гостиную внизу снаружи.

3. Если есть кухня, расположите ее под гостиной.

4. Если есть спальня, поместите самую большую из них под гостиной и назовите ее Мастер-спальня.

5. Если есть только одна ванная комната, расположите ее под гостиной.

6. Разместите оставшуюся ванную комнату под спальнями, начиная с самой большой спальни.

7. разместить прачечную и кладовую под кухней, если таковая имеется.

Иерархическое дерево помещений типового дома представлено на рис. 2.

Рис. 2: Иерархический граф типового дома.

Следующий шаг — размещение комнат в доме. Алгоритм под названием Squarified Treemap [5] размещает комнаты. Целью алгоритма Squarified Treemap является разделение области пространства на несколько меньших областей с предопределенной площадью без какого-либо неиспользуемого пространства. Он также пытается минимизировать соотношение сторон каждого блока, чтобы сделать его более квадратным. Квадратная древовидная карта 9Алгоритм 0141 [5] является расширением стандартного алгоритма Treemap [7] , который отдает приоритет квадратным или квадратным формам. Исходный алгоритм Treemap организует пространства в древовидном графе, как показано на рис. 3. Как видно на рисунке, метод может генерировать удлиненные прямоугольные подразделения. Эти подразделения не являются благоприятными в плане этажей. Поэтому алгоритм Squarified treemap адаптирован для предлагаемого алгоритма. Подробное объяснение алгоритма Squarified Treemap см. в разделе 9.0141 [5] .

Рис. 3: Древовидный граф, используемый алгоритмом Treemap, и соответствующее ему прямоугольное деление.

Алгоритм автоматического генератора планов этажей использует Squarified Treemap в пошаговом подходе. Сначала комнаты размещаются на первом уровне иерархии. На этом шаге алгоритм размещает комнаты с общей площадью всех комнат под ней. Он перемещается в каждую комнату и размещает меньшие комнаты под ним внутри. Этапы размещения комнат внутри дома показаны на рис. 5.

Рис. 4: Поиск пути коридора.

Рис. 5: Шаги размещения помещения для дерева иерархии, показанного на рис. 2.

Размещение коридора III-C

В типичном доме все комнаты соединены либо напрямую, либо через некоторые коридоры с гостиной, как с центром деятельности. Предлагаемый алгоритм учитывает этот факт в проектах планов этажей. Он определяет комнаты, которые необходимо соединить непосредственно с гостиной, и, если они не являются смежными с гостиной, размещает коридор, соединяющий комнаты с гостиной.

В зависимости от количества и типа комнат и их расположения может потребоваться прокладка коридора, соединяющего комнаты между собой. Например, на рис. (а) Комната №3 не может быть соединена с гостиной. Таким образом, требуется коридор, чтобы соединить крайнюю левую комнату (Комната №3) с гостиной.

Алгоритм размещения коридора работает следующим образом:

1. Идентифицированы помещения, требующие подключения. Мы называем эти комнаты коридорными.

2. Строится граф со стенами коридора и гостиной. Наружные стены здания на этом графике не учитываются. (Рисунок (б)б)

3. На следующем этапе граф обрезается и из графа удаляются ребра, которые соединяются с вершиной степени один. Этот граф называется графом коридора. (Рисунок (с)с)

4. Кратчайший путь в графе, соединяющий все комнаты в графе, выбирается с использованием стандартного алгоритма поиска кратчайшего пути [8] . Комната считается связанной, если она имеет общее ребро или вершину с графом. Использование алгоритма кратчайшего пути оправдано тем, что площадь коридора является бесполезной зоной в доме и должна быть сведена к минимуму. Таким образом, мы выбираем кратчайший путь, который транслируется на наименьшую площадь.

5. Если комната соединена вершиной и не имеет общего ребра, необходимо изменить граф, чтобы можно было разместить дверь для комнаты. Это делается либо смещением ребра графа внутрь комнаты, либо удлинением ребра, связанного с общей вершиной. Процесс проиллюстрирован на рис. (c)c.

   Все возможные варианты изменения графика коридора составляют набор действий.

   A={ai=Shift|Удлинение},∀ei∈Edges,i=1… Количество ребер

   (2)

   Выбор правильных действий для каждого ребра приводит к небольшому коридору. Следовательно, требуется оптимизация, чтобы запретить создание громоздких коридоров и минимизировать площадь коридора.

   (а) Смещение коридора вниз, чтобы выровнять его со стеной гостиной

   (b) Удлинить коридор, чтобы освободить место для двери в гостиную

   (c) Комбинация смещения вверх и удлинения коридора

   Рис. 6: Оптимизация коридора с помощью различных действий.

6. Коридор не должен изменять форму окружающих комнат таким образом, чтобы их пространство становилось непригодным для использования. Таким образом, графы коридоров, которые оставляют после себя комнаты необычной формы, отфильтровываются. Затем алгоритм сравнивает площадь коридора, полученного в результате каждого измененного графа коридора, и выбирает коридор с наименьшей площадью. Полученный граф называется графом оптимизированного коридора.

7. На последнем шаге полигон, представляющий коридор, строится на основе оптимизированного графа коридора и выдавливается из перекрывающихся комнат. На выходе получается окончательный план этажа. Следует отметить, что площадь самого коридора рассматривается как продолжение гостиной. Поэтому на всех последующих этапах стены коридора считаются стенами гостиной.

III-D Размещение окон и дверей

Следующий шаг размещает соединения между комнатами, т. е. двери и окна, на плане этажа. Учеба [1] показывает, что не все смежные комнаты можно соединить вместе. Например, спальни не могут быть соединены с кухней.

Дерево иерархии обычно является основой графа соединений, который затем может быть дополнен несколькими другими ребрами. Например, можно соединить кухню и столовую. Решение о добавлении этих дополнительных ребер принимается случайным образом в зависимости от функциональности обеих комнат.

Затем двери случайным образом размещаются на общих стенах между комнатами. Размер двери фиксирован и корректируется вручную разработчиком алгоритма. Однако их положение в стенах выбирается случайным образом.

Такой же подход используется для размещения окон. Разница лишь в том, что граф подключения строится с учетом размещения комнат, а также некоторых ограничительных правил. Как правило, комнаты, которые имеют общую стену с внешней, оборудованы окном, если это не запрещено. Например, примерное правило – в ванных комнатах нельзя устанавливать окно.

IV Результаты

В этом разделе представлены несколько сгенерированных планов этажей, а также их параметры. Параметры, используемые для создания планов этажей, указаны в Таблице II.

Следует отметить, что количество спален и количество комнат являются случайными величинами, сгенерированными на основе распределения в Таблице I.

ТАБЛИЦА II: Список параметров, используемых при создании планов этажей.

Образец плана этажа, созданный с параметрами из Таблицы II, показан на рис. 7. В доме есть две спальни и ванная комната. Границы помещения перед добавлением коридора показаны тонкими линиями, тогда как жирные пунктирные линии показывают границы после размещения коридора. План этажа выглядит естественно, и его можно использовать в любом приложении. Например, он может использоваться игровым движком для создания аутентичных планов этажей. Дополнительная спальня была соединена только с главной спальней и ванной комнатой. Поскольку соединение двух спален вместе или через ванную запрещено правилами, для соединения второй спальни с гостиной ставится коридор. Положение коридора оптимизировано, чтобы занимать как можно меньше места.

Рис. 7: Образец плана этажа, автоматически сгенерированный алгоритмом.

Несколько других вариантов размещения коридора показаны на рис. (c)c. На рис. (а)а показан случай, когда график смещен вниз, чтобы выровняться со стенами гостиной, однако этот случай недействителен, так как коридор не может вместить дверь в меньшую спальню. На рис. (b)b показан случай, когда ребро графа удлиняется, чтобы освободить место для двери из коридора в гостиную. Комбинация смещения вверх и удлинения коридора показана на рис. (в) в. И на окончательном плане этажа, показанном на рис. 7, выбран коридор, образованный комбинацией смещения вверх, чтобы выровняться с границами комнаты, и удлинения, чтобы освободить место для соединения с гостиной. Стоит отметить, что, согласно обсуждениям в Разделе III-C, выбирается коридор с наименьшим занимаемым пространством.

Чтобы дать представление о сгенерированных планах этажей, мы добавили образец плана этажа с некоторой мебелью. План этажа, а также его трехмерная реализация показаны на рис. (а)а и (с)с. Реальный план этажа, разработанный архитектором, также показан на рис. (b)b для сравнения. Сгенерированный план этажа имеет максимальное сходство с реальным. Стоит отметить, что улучшения в алгоритме по сравнению с алгоритмом в [1] запрещают генерацию длинных неиспользуемых коридоров, которые создавали бы неиспользуемое пространство.

V Заключение

Динамическое создание плана этажа крайне необходимо играм, которые создают среду, чтобы предоставить опытным игрокам максимальный опыт. Такая модель также может быть использована во всех задачах, касающихся зданий. Попытка использовать предложенную модель для прогнозирования мощности радиосигнала внутреннего передатчика, такого как точка доступа Wi-Fi, за пределами здания была описана в 9 работах.0141 [2] .

В этой работе предложен алгоритм для создания планов этажей в реальном времени. Алгоритм ориентировался на загородные дома. Однако его можно адаптировать для других типов зданий. Алгоритм генерирует каждый аспект дома случайным образом, что приводит к непохожим планам этажей. Случайная генерация включает в себя внешнюю форму дома, его площадь, количество комнат и их функциональность, а также расположение окон и дверей.

Особое внимание было уделено обустройству коридора внутри дома. Предложенный алгоритм оптимизирует место и даже форму коридора для создания естественного дизайна и уменьшения площади коридора, которая считается бесполезным пространством в доме.

Результаты показывают планы этажей с максимальным сходством с реальными планами этажей. Можно представить, что геймер, играющий в 3D-реализации такого сгенерированного плана этажа, найдет это очень естественным.

Каталожные номера

• [1]

  Ф. Марсон и С. Р. Мусс, «Автоматическое создание планов этажей в реальном времени.
  на основе алгоритма квадратичных древовидных карт», International Journal of
  Технология компьютерных игр , том. 2010, стр. 1–10, 2010.

• [2]

  М. Мирахмади, А. Шами и А. Аль-Двейк, «Модель архитектуры здания для
  предсказание помех фемтосот в сетях следующего поколения», в
  Материалы Международной конференции по коммуникации 2012 г.
  (ICC’12) , Оттава, Онтарио, Канада, июль 2012 г.

• [3]

  П. Мюллер, П. Вонка, С. Хеглер, А. Улмер и Л. Ван Гул, «Процедурные
  моделирование зданий», ACM Trans. График , том. 25, стр. 614–623,
  июль 2006 г.

• [4]

  Э. Хан, П. Бозе и А. Уайтхед, «Постоянный интерьер здания в реальном времени».
  поколения», в Материалах симпозиума ACM SIGGRAPH 2006 года по
  Видеоигры , сер. Песочница 06. Новый
  Йорк, штат Нью-Йорк, США: ACM, 2006, стр. 179.–186.

• [5]

  М. Брюлс, К. Хейзинг и Дж. ван Вейк, «Квадратные древовидные карты», в In
  Материалы совместного симпозиума Eurographics и IEEE TCVG по
  Визуализация , 1999, стр. 33–42.

• [6]
  Перепись 2001 года в Канаде. [В сети]. Доступный:
  http://www12.statcan.ca/english/census01/products/standard/
• [7]

  Б. Джонсон и Б. Шнейдерман, «Карты-деревья: заполняющий пространство подход к
  визуализация иерархических информационных структур», в Трудах
  2-й конференции по визуализации ’91 , сер. ВИС ’91. Лос-Аламитос, Калифорния, США: издательство IEEE Computer Society Press,
  1991, стр.