Notas:

REFERENCIAS E IMÁGENES: Todas las Imágenes y definiciones son del autor. En caso de que no fuera así, vendrá acompañada de la correspondiente referencia.

ANGLICISMOS: Los anglicismos usados en esta tesis se encuentran en el contexto de programación e informática que se suele encontrar en los reportes y documentos sobre algoritmos genéticos. Se han utilizado para tener una correspondencia de vocabulario con la documentación relacionada al tema.

DEFINICIONES: Ciertas palabras o conceptos pueden ser usados con diferentes propósitos a lo largo de los capítulos de la tesis. Para obtener una definición precisa del concepto o palabra ver el Glosario.

Carlos Ignacio de la Barrera Poblete.

Algoritmos Genéticos como Estrategia de Diseño en Arquitectura Carlos Ignacio de la Barrera Poblete

Índice

Objetivo y Justificación de la Investigación ................................................................................... 6

Introducción ..................................................................................................................... 8 La Naturaleza de la Arquitectura .................................................................................... 11 El Relojero Ciego ............................................................................................................. 16 4.1. Las Bases Biológicas...........................................................................................21 4.2. Codificación .......................................................................................................22 4.3. Algoritmos Genéticos (AGs) ..............................................................................22 4.4. Métodos de Selección .......................................................................................25 4.4.1. Selección Elitista. ......................................................................................... 26 4.4.2. Selección de Ruleta ..................................................................................... 26 4.4.3. Selección de Escalada .................................................................................. 27 4.4.4. Selección por Torneo ................................................................................... 27 4.4.5. Selección por Rango .................................................................................... 28 4.4.6. Selección Generacional ............................................................................... 28 4.4.7. Selección por Estado Estacionario............................................................... 28 4.4.8. Selección Jerárquica .................................................................................... 28

4.5. Cruzamiento ......................................................................................................28 4.5.1. Cruce de 1 punto ......................................................................................... 29 4.5.2. Cruce de 2 puntos ....................................................................................... 31 4.5.3. Cruce Uniforme ........................................................................................... 31

4.6. Mutación ...........................................................................................................32 4.7. Funcionamiento de un Algoritmo Genético ......................................................35 Diferentes Técnicas de Búsqueda................................................................................... 37 5.1. Calculus based ...................................................................................................39 5.1.1. Direct -> Greedy Algorithm ......................................................................... 39 5.1.2. Direct -> Binary Search ................................................................................ 39 5.1.3. Direct -> Sequence Search .......................................................................... 40

5.2. Random .............................................................................................................40 5.2.1. Guided -> A.I. -> Taboo Search .................................................................... 40 5.2.2. Guided -> A.I. -> Simulated Annealing ........................................................ 41 5.2.3. Guided -> A.I. -> Hill Climbing...................................................................... 42 5.2.4. Guided -> A.I. -> Evolutionary Algorithms -> Evolutionary Programming .. 43 5.2.5. Guided -> A.I. -> Evolutionary Algorithms -> Genetic Algorithms -> Parallel GAs -> Automatic Parallelism, Coarse Grain, Fine Grain. ....................................... 44 2

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5.2.6. Guided -> A.I. -> Neuronal Network ............................................................ 45 5.2.7. Guided -> A.I. -> Neuronal Network -> Backpropagation ........................... 46 5.2.8. No guided -> Las vegas ................................................................................ 46 5.2.9. No guided -> Montecarlo ............................................................................ 47

5.3. Enumerative ......................................................................................................48 5.3.1. Guided -> Branch and Bound ...................................................................... 48 5.3.2. Guided -> Divide and Conquer .................................................................... 48 5.3.3. No guided -> Backtracking........................................................................... 49

5.4. Ventajas de los AGs por sobre otros tipos de algoritmos .................................50 5.5. Limitaciones de los AGs .....................................................................................51 5.6. Lenguajes ...........................................................................................................54 Estado del Arte ............................................................................................................... 55 6.1. Selección de trabajos realizados con Algoritmos Genéticos y Técnicas Evolutivas..................................................................................................................55 6.1.1. An Evolutionary Architecture, John Frazer (1975) ...................................... 55 6.1.2. Lidabashi Subway Station, Makoto Sey Watanabe Architect’s Office, 2000.57 6.1.3. Architectural Constraints in a Generative Design System: Interpreting Energy Consumption Levels, Luisa Caldas y Leslie Norford (2001) ........................ 61 6.1.4. Genr8, Martin Hemberg, Una-may O’reilly, Peter Nordin (2001) ............... 71 6.1.5. “ArchiKluge”, Pablo Miranda Carranza (2005) ............................................ 84 6.1.6. Evolutionary Algorithm for Structural Optimization, Voss, Mark S. and Foley, Christopher M. (1999) .................................................................................. 85 6.1.7. Recent Advances in Evolutionary Structural Optimization, Xie, Y.M., Huang, X., Tang, J.W. and Felicetti, P. (1992) ..................................................................... 87 6.1.8. Coevolving Species for Shape Nesting, Jeffrey Horn, 2005 ......................... 91 6.1.9. Evolutionary Form-Finding of Tensegrity Structures, Francisco Valero Cuevas y Paul Chandana, 2005. .............................................................................. 94 6.1.10.Genetic Algorithms for Construction Site Layout in Project Planning. MAWDESLEY, Michael J., SAAD, H. Al-jibouri y HONGBO, Yang, 2002. .................. 98 6.1.11.Optimización de portafolios accionarios a través de un micro algoritmo genético, GUTIÉRREZ, Mauricio., TORRES, Erick., GÁLVEZ, Patricio., POO, Germán. 2007. 102

6.2. Conclusión del Estado del Arte........................................................................106 Elección de Herramientas ............................................................................................. 107 7.1. Lenguajes de Programación ............................................................................107 7.1.1. ESTRUCTURA GENERAL DE LENGUAJES DE PROGRAMACIÓN .................. 107 7.1.2. VISUAL BASIC ............................................................................................. 108 7.1.3. C++ ............................................................................................................. 109

7.2. Software de Análisis ........................................................................................112 7.2.1. Ecotect ....................................................................................................... 112 7.2.2. EnergyPlus (E+) .......................................................................................... 113 3

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7.2.3. DesignBuilder ............................................................................................ 114 7.2.4. Hourly Load Calculation Program .............................................................. 115 7.2.5. Cymap ........................................................................................................ 115 7.2.6. Energy-10 .................................................................................................. 115

7.3. Programas de Modelado .................................................................................117 7.3.1. Rhinoceros (Rhino)..................................................................................... 117 7.3.2. GenerativeComponents (GC) ..................................................................... 117 7.3.3. Digital Project (DP) .................................................................................... 118 7.3.4. Maya .......................................................................................................... 119

7.4. Conclusiones de Elección de Herramientas ....................................................120 Experimentos ................................................................................................................ 123 8.1. Travelling Salesman Problem como Modelo Generativo Urbano ..................125 8.1.1. Introducción .............................................................................................. 125 8.1.2. Método ...................................................................................................... 126 8.1.3. Resultados ................................................................................................. 133 8.1.4. Discusión ................................................................................................... 140

8.2. AG como Sistema de Diseño Generativo ........................................................144 8.2.1. Introducción .............................................................................................. 144 8.2.2. Método ...................................................................................................... 146 8.2.3. Resultados ................................................................................................. 154 8.2.4. Discusión ................................................................................................... 163

8.3. Organización espacial mediante AG ................................................................164 8.3.1. Introducción .............................................................................................. 164 8.3.2. Método ...................................................................................................... 168 8.3.3. Resultados ................................................................................................. 176 8.3.4. Discusión ................................................................................................... 188

8.4. Estrategia Evolutiva para el Diseño de Arquitectura Optimizada ...................189 8.4.1. Introducción .............................................................................................. 189 8.4.2. Método ...................................................................................................... 192 8.4.3. Resultados ................................................................................................. 198 8.4.4. Discusión ................................................................................................... 200

Conclusiones ................................................................................................................. 203 Bibliografía .................................................................................................................... 207 Glosario ......................................................................................................................... 212 Anexos .......................................................................................................................... 217 Código de Travelling Salesman Problem como Modelo Generativo Urbano. .......217 Código de AG como Sistema de Diseño Generativo. .............................................223 Código de Organización espacial mediante AG......................................................232

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Código de Estrategia Evolutiva para el Diseño de arquitectura Optimizada, (solo el bloque que corresponde a GCScript) .....................................................................243

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