在开始今天的作品集分享之前呢，给大家推荐一下ASRI 2018年的夏令营，今年ASRI 给大家准备了3个LAB课题供大家选择。也同样给大家提供了非常丰富的优惠，更多详情呢请大家点击这里查看夏令营详细内容和重磅优惠信息。

在日益发展蓬勃的互联网环境下，关于建筑设计，建筑软件，建筑理论等知识愈发的多样化和全面化。大家对关于建筑等专业所有的知识都可以在互联网上找到。关于建筑的知识也触发了一些网页，网站和自媒体等平台的生长。

P站呢，大家都熟悉了，平时没事就逛逛网站，浏览浏览网页，收藏收藏喜欢的图。如果有需要的时候大家就会拼命的浏览和收藏图纸，看看各位大神怎么做的，图纸怎么画的，配色怎么配的等等。好给自己的方案一点出路。

p站呢，自从国内打开不了之后，大家对它的喜爱程度不降反升，毕竟越得不到的越珍惜。但有一大部分人打开P站的时候总会要花费一定的时间来打开它，为了能让更多的学生和设计师减少时间，ASRI呢，为了大家对P站热爱程度和习惯程度以及依赖程度呢，为大家研发了一款关于建筑分析图的小程序：《建筑食堂》

自上线以来，已经有50000-60000张的分析图在建筑食堂上上传，供大家分享，浏览，进步。

同时建筑食堂也是一款你分享给大家的小程序。用户可以在小程序里上传自己觉得很有能力，有设计，有立场的建筑，景观，城市设计，室内等相关图片来供大家欣赏。

建筑分析图（点击下方名片即可查看）

景观分析图（点击下方名片即可查看）

室内分析图（点击下方名片即可查看）

学建筑的如果不懂这三种算法对建筑设计的影响，真是太可惜了！

霉菌算法

多头绒泡菌这种凝胶性真菌样的霉菌可能真的能够指引人们改进技术系统，如更强大的计算机和移动通信网络。日本北海道大学的淳泰罗（Atsushi Tero）和同事将燕麦片放在一个潮湿的表面上，其放置的各个点相当于东京周围的各个城市，并让多头绒泡菌从中心向外生长。他们看到该粘菌进行自我组织、向外扩散并形成一种网络，其在功效、可靠性以及成本上都堪比真实世界的东京铁路网的基础设施。

德国马格德堡大学的沃尔夫冈·麦尔旺在一篇相关的论文中写道：“这个模型利用的是网络适应性的动力学原理，根据这一原理可制作出性能相当于或高于现实世界的基础设施网络的好网络。淳泰罗和同事们的研究工作为我们提供了一个形象而有说服力的例子，生物启发纯数学模型可引导全新高效的算法，能够提供以生命系统为基本特征的技术系统，应用在计算机科学等领域。”

外部空间记忆的能力可能已经被早期低等生物采用，来解决和人类的大脑每天所面对的类似问题，这是记忆能力进化的开端。而之前的研究已经证明粘液菌可以穿越迷宫并对周期性发生的事件作出预期。

遗传算法

遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群（population）开始的，而一个种群则由经过基因（gene）编码的一定数目的个体(individual)组成。每个个体实际上是染色体(chromosome)带有特征的实体。染色体作为遗传物质的主要载体，即多个基因的集合，其内部表现（即基因型）是某种基因组合，它决定了个体的形状的外部表现，如黑头发的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。因此，在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。由于仿照基因编码的工作很复杂，我们往往进行简化，如二进制编码，初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代（generation）演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度（fitness）大小选择（selection）个体，并借助于自然遗传学的遗传算子（genetic operators）进行组合交叉（crossover）和变异（mutation），产生出代表新的解集的种群。这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码（decoding），可以作为问题近似最优解。

遗传算法的研究出现了几个引人注目的新动向：一是基于遗传算法的机器学习，这一新的研究课题把遗传算法从历来离散的搜索空间的优化搜索算法扩展到具有独特的规则生成功能的崭新的机器学习算法。这一新的学习机制对于解决人工智能中知识获取和知识优化精炼的瓶颈难题带来了希望。二是遗传算法正日益和神经网络、模糊推理以及混沌理论等其它智能计算方法相互渗透和结合，这对开拓21世纪中新的智能计算技术将具有重要的意义。三是并行处理的遗传算法的研究十分活跃。这一研究不仅对遗传算法本身的发展，而且对于新一代智能计算机体系结构的研究都是十分重要的。四是遗传算法和另一个称为人工生命的崭新研究领域正不断渗透。所谓人工生命即是用计算机模拟自然界丰富多彩的生命现象，其中生物的自适应、进化和免疫等现象是人工生命的重要研究对象，而遗传算法在这方面将会发挥一定的作用，五是遗传算法和进化规划（Evolution Programming,EP）以及进化策略（Evolution Strategy,ES）等进化计算理论日益结合。

粒子系统

粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来由J. Kennedy和R. C. Eberhart等 [1]  开发的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm - EA)。PSO 算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。粒子群算法是一种并行算法。

粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，1995 年由Eberhart 博士和kennedy 博士提出，源于对鸟群捕食的行为研究 。该算法最初是受到飞鸟集群活动的规律性启发，进而利用群体智能建立的一个简化模型。粒子群算法在对动物集群活动行为观察基础上，利用群体中的个体对信息的共享使整个群体的运动在问题求解空间中产生从无序到有序的演化过程，从而获得最优解。

PSO同遗传算法类似，是一种基于迭代的优化算法。系统初始化为一组随机解，通过迭代搜寻最优值。但是它没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)，而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目前已广泛应用于函数优化，神经网络训练，模糊系统控制以及其他遗传算法的应用。

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