Understanding Shape Preferences In Architectural Design Through Evolutionary Computation

Abstract

Architecture arouses feelings in its experiencers. Anything, colors, lights, scales, and shapes we perceive by our senses, causes a cognitive process and results in a feeling. The aesthetic experience arises from our perception, and it plays an important role in the design fields such as product design, interior design, and architecture. The general design goal in these applications is to choose the shape and material for the object in such a way that the product is desirable by its perceivers/users. Here, we can distinguish two kinds of desirable properties of a product. One kind is the fulfillment of a utilitarian purpose. Another kind is the aesthetical pleasure, which arises solely from the act of visually perceiving the object. Defining the visual pleasantness of a shape is a 'soft' issue. Pleasantness is a linguistic concept with associated imprecision and uncertainty. This is because it is a form of qualitative evaluation. As preferences related to shape, and in particular those that are due to aesthetical inclinations, are merely loosely related to rationality, the reasoning underlying an evaluation is problematic to pinpoint. For instance, commonly designers are having difficulty expressing the rationale both behind their own aesthetical preferences and those of the user. The study aims to devise a computational method to get to know the rationale that underlies certain shape preferences. The method consists of three steps: abstracting the detailed shape attributes (1); aggregating several attributes to characterize the shape in more general terms (2); and tuning the representation of the shape character based on preference data. The suitability of the method is verified by applying it to a shell type of shape which has got a triangular plan and has got three support locations. This shape has been selected to have simplicity in the explanation, as it involves only a few parameters. As a first step, the shape is analyzed with respect to its physical attributes in the vertical and horizontal sense. The basic shape elements are the boundary curves, which give the salient character to the overall shape. The exemplary shell shape is defined with six support location points, two-point pairs of which determine the support locations as well as triangularity of the shape; additionally, the control point locations of three NURBS curves determine the symmetry, verticality, and height of the shape. Based on the detailed attributes of the shape, four conditions of symmetry are distinguished. These are that all three boundary curves are symmetric (1), two of the curves are symmetric (2), two of the curves are asymmetric (3), and all three curves are asymmetric (4). Six conditions as to verticality are distinguished. These are that all three curves are oriented such that each forms an overhang (1); all three curves are oriented vertically so that there is no overhang (2); all three curves are recessed with respect to the vertical orientation (3); two of the curves yield overhangs (4); two of the curves are oriented vertically (5); two of the curves are recessed (6). Three conditions of height relations among the boundary curves are distinguished. These are that the three curves have similar heights (1); their heights are gradually changing (2); they have heights that are different in a diverse manner (3). Four conditions as to the triangularity of the plan are distinguished. These are that the plan is an equilateral triangle (1); it is an isosceles triangle with one pointed corner (2); it is a right-angled triangle (3); it is a skewed obtuse triangle (4). When the physical attributes of a shape are exactly matching to the prototypical example of one of the shape conditions above, then the linguistic label expressing the condition undoubtedly applies to the shape. However, when there is some discrepancy between the triangle at hand and its characteristic prototype, then the applicability of the label is dependent on the magnitude of the discrepancy. To express the association strength of linguistic shape attributes, in this thesis, fuzzy sets are used. However, the precise shape of fuzzy membership functions is problematic to specify due to the imprecision associated with the concepts the functions are to represent. In particular, the imprecision refers that people differ to some extent with regards to the meaning they associate with the concepts. As understanding implies some general validity of the knowledge, the identification of the membership functions that characterize a shape is a matter of obtaining and modeling data from multiple people. This is accomplished in this study by means of surveys. The data obtained in this way is used to identify the shape parameters of the membership functions through curve fitting. In this way an ontology of the basic shape features is established. While the meaning of the basic shape descriptors is subject to agreement among different designers, when we come to more general shape characteristics, different designers can have different aesthetic preferences. Therefore, the rationale underlying individual aesthetical preference requires obtaining multiple manifestations instances of the individual's preference. In this study, this takes the following form. The architect selects among a set of random shapes the subset of shapes that he/she deems as preferable over the others. The next step toward understanding the architect's shape preference is to identify common characteristics among the shapes in the preferred subset. The method to represent the range of distinct shape characters is a neural computing method known as fuzzy neural tree (FNT). Having distinguished several possible character types respectively for a shape's symmetry, verticality, height topology, and plan triangularity, and noting that the relative importance among these four characteristics is not to assume for an individual designer, it is clear that the number of possible explanations for a designer's preference is large. Each possible explanation is represented in the work by one particular FNT. The task in this modeling step is to identify among the large set of understandings of the designer's preference, the understanding that is most likely to be correct. This is accomplished by searching the space of possible FNT models using an evolutionary algorithm. The evolutionary algorithm is run multiple times until as many as possible among the preferred designs are represented. Multiple runs are necessary because different patterns of preferences have been applied by the architect so that a single FNT model does not represent all of the preferred solutions. With different possible combinations of property conditions and with a different possible degree of memberships, there appear a variety of shape characters. The identification process reveals that there are four patterns of preferences applied by the architect. Thus, there are four different resulting FNT models explaining the preferences. Among four different trees, the first tree can be considered as the most important one as it represents four of the ten preferred samples whereas the other three respectively represent one solution each. It can be considered as the model of the aesthetic preference of the architect. And finally, this FNT model can be used to understand the preference for any shape. When we put any shape to this model, the magnitudes at the FNT outputs predict the likelihood the architect will prefer the shape. Due to the transparency of FNT, the reason why he/she will like the shape is also given. Due to the interpretability of the reasoning, it is appropriate to refer to the result from this modeling effort as 'understanding' the designer's preference, beyond merely representing it in some computational form of black-box type. The benefit of attaining the understanding of preferences by computation is that then the preferences become subject to satisfaction in extreme form by a systematic search. A second benefit is that aesthetics related objectives become compatible with non- aesthetic related ones so that the best compromise is found taking the aesthetic preference duly into account. The subject matter dealt with in the thesis is of generic relevance in architectural design research, since the precise description of soft objectives has been a long-standing problematic issue. The study puts forward an innovative approach to tackle the problem, going beyond using computation as a mere mathematical tool for representing a non-linear relationship in a data; but yielding insight into a cognitive process. The particularity of the approach is the synergetic treatment by several computational intelligence methods in such a way that the result is subject to interpretation in the verbal form the designers are familiar with.

Mimari, insanların duygularını harekete geçirir. Duyularımız tarafından algıladığımız her şey, renkler, ışıklar, ölçekler ve şekiller, bilişsel bir sürece neden olur ve bir duygu ile sonuçlanır. Estetik deneyim doğrudan algılarımızdan kaynaklanır ve ürün tasarımı, iç tasarım, mimari tasarım gibi alanlarında önemli bir rol oynar. Bu uygulamalardaki genel hedef, nesnenin şeklini ve malzemesini, kullanıcıları tarafından arzu edilen bir ürün haline getirecek şekilde seçmektir. Burada, ürün için iki tür arzu edilen özellikten bahsedebiliriz. Bunlardan ilki, ürünün belirli ve ihtiyaç duyulan bir hizmeti vermesi yani fayda sağlayan bir amacın gerçekleştirilmesidir. Diğeri ise ürünün sadece görsel olarak algılanma eyleminden kaynaklanan estetik zevktir. Bir şeklin görsel anlamda göze hoş gelmesini tanımlamak nitel bir değerlendirmedir, dille ilişkili ve çoğunlukla belirsizdir. Şekille ilgili tercihler ve özellikle estetik eğilimlere bağlı olanlar, muhakeme ile ilişkisi kopuk ve değerlendirmenin altında yatan gerekçeleri tespit etmek ise problemlidir. Örneğin, tasarımcılar çoğunlukla hem kendi estetik tercihlerinin hem de kullanıcının tercihlerinin gerekçelerini kesin olarak saptamakta zorlanırlar. Bu çalışma, belirli şekil tercihlerinin altında yatan mantığı anlamak için bir hesaplamalı model geliştirmeyi amaçlamaktadır. Modelin geliştirilmesi üç adımdan oluşur: şekil niteliklerinin soyutlanması (1); şekli daha genel terimlerle karakterize etmek için niteliklerin bir araya getirilmesi (2); ve örnek tercihlerden gelen veriye göre şekil karakteri temsilinin tanımlanması. Modelin uygunluğu, üçgen bir plana ve üç destek noktasına sahip olan kabuk tipi bir şekle uygulanarak doğrulanmıştır. Bu şeklin seçilmesinin nedenlerinden biri, şekli tanımlayacak az sayıda parametre olması nedeniyle şeklin açıklanmasındaki sadeliktir. Üç destek noktasına sahip bu şekil yalnızca üç eğriden oluştuğu için bunlar arasındaki ilişkiyi takip etmek daha kolaydır. Bir diğer neden de genellikle dikdörtgen şekillerin yatay ve düşey olmak üzere iki eksenel simetriye sahip olması, üçgen şekillerin ise bir tek düşey simetriye sahip olmasıdır. Şekle belirgin bir simetrik karakter eklememek adına üçgen şekil seçilmiştir. İlk adımda şekil, yatay ve düşey olarak fiziksel özelliklerine göre analiz edilir. Temel şekil elemanlarından sınır eğrileri şeklin göze çarpan genel karakterini oluşturur. Örnek kabuk şeklin, üç nokta çiftiyle belirlenen destek konumları şeklin üçgenliğini ve üç NURBS eğrisinin kontrol noktası konumları şeklin simetrisini, dikeyliğini ve yüksekliğini belirler. Şeklin fiziksel elemanları dört simetri koşulu oluşturur. Bunlar, üç sınır eğrisinin hepsinin simetrik (1), eğrilerden ikisinin simetrik (2), eğrilerden ikisinin asimetrik (3) ve üç eğrinin hepsinin asimetrik (4) olmasıdır. Dikeyliğe ilişkin altı koşul oluşur. Bunlar her üç eğrinin de her biri saçak oluşturacak şekilde (1); her üç eğri de dikey, böylece saçak oluşmaz (2); her üç eğri de dikey aksa göre geri çekilmiş (3); eğrilerden ikisi saçak (4); eğrilerden ikisi dikey (5); eğrilerden ikisi geri çekilmiş (6). Eğrilerin yükseklik ilişkileri üç koşul oluşturur. Bunlar üç eğrinin benzer yüksekliklere sahip olması (1); yüksekliklerinin kademeli olması (2); yüksekliklerinin birbirinden farklı olması (3) dır. Planın üçgenliğine ilişkin dört koşul oluşur. Bunlar planın eşkenar üçgen (1); sivri uçlu ikizkenar üçgen (2); dik açılı üçgen (3); eğik ve geniş açılı üçgen (4) olmasıdır. Bir şeklin fiziksel özellikleri yukarıda tanımlanan şekil koşullarının prototip örneğiyle tam olarak eşleştiğinde, koşulu ifade eden linguistik etiket şüpheye yer bırakmaksızın şekil için geçerlidir. Fakat, elimizdeki üçgenle karakteristik prototipi arasında farklılık varsa etiketin uygunluğu, farklılığın şiddetine bağlıdır. Bu çalışmada, şeklin linguistik niteliklerini ifade etmek için bulanık kümeler kullanılmıştır. Bununla birlikte, bulanık üyelik fonksiyonlarının tam şekliğini belirlemek, temsil ettikleri konseptlerdeki belirsizlik nedeniyle problemlidir. Belirsizlik, insanların kavramlarla ilişkilendirdikleri anlamın bir ölçüde farklılık gösterdiğini ifade eder. Anlama, bilginin genel geçerliliğini gerektirdiğinden, bir şekli karakterize eden üyelik işlevlerinin tanımlanması, birden fazla kişiden veri elde edilmesi ve modellenmesiyle sağlanabilir. Bu veri çalışmada anket yoluyla elde edilmiştir. Elde edilen veriler, eğri uydurma yoluyla üyelik fonksiyonlarının şekil parametrelerini tanımlamak için kullanılır. Böylece temel şekil özelliklerinin bir ontolojisi oluşturulur. Temel şekil tanımlayıcılarının anlamı farklı tasarımcılar arasında anlaşmaya açıkken, daha genel şekil karakteri söz konusu olduğunda, farklı tasarımcılar farklı estetik tercihlere sahip olabilirler. Bu nedenle, bireysel estetik tercihin altında yatan mantığı anlamak, bireyin tercihi olan birden fazla örneği dışa vurmasıyla elde edilmesini gerektirir. Çalışmada bu dışa vurum, mimarın rasgele şekiller arasından, diğerlerine göre tercih ettiği şekiller kümesiyle elde edilir. Şekil tercihlerini anlamanın bir sonraki adımı, tercih edilen şekiller arasındaki ortak özellikleri tanımlamaktır. Bir şeklin karakterini, şeklin simetri, dikeylik, yükseklik topolojisi ve plan üçgenliği özelliklerinin her biri için birer olası koşulun bir araya gelmesiyle oluştuğu ve ayrıca karakteri oluşturan bu dört özellik arasındaki göreceli önemin her bir tasarımcı için aynı olmadığı göz önünde bulundurduğunda, tasarımcının tercihi için olası açıklamaların sayısının oldukça fazla olduğu görülür. Çalışmada farklı şekil karakterlerini temsil edebilen hesaplamalı model, fuzzy neural tree (FNT) bir sinirsel hesaplama (neural computing) yöntemidir. Her olası açıklama, belirli bir FNT tarafından temsil edilir. Modellemenin bu adımında hedef, tasarımcının tercihine ilişkin çok sayıda anlama arasından, doğru olma olasılığı en yüksek olan anlamayı tanımlamaktır. Bu, evrimsel algoritma kullanılarak olası FNT modellerin uzayında arama yapılarak gerçekleştirilir. Evrimsel algoritma, tercih edilen tasarımlar arasında mümkün olduğunca çok tasarım temsil edilene kadar birçok kez çalıştırılır. Algoritmanın birden fazla kez çalıştırılması gereklidir, çünkü mimar tarafından farklı tercih paternleri uygulanmıştır, bu yüzden tek bir FNT modeli tercih edilen tüm tasarımları temsil etmez. Şekil özelliklik koşullarının farklı olası kombinasyonları ve olası farklı üyelik dereceleri ile çeşitli şekil karakterleri ortaya çıkar. Tanımlama süreci, mimar tarafından uygulanan dört tercih paterni olduğunu ortaya koymaktadır. Dolayısıyla, tercihleri açıklayan dört farklı FNT modeli ortaya çıkar. Dört farklı FNT modeli arasından, ilki en önemli model olarak kabul edilebilir. Çünkü bu ilk model tercih edilen 10 tasarımdan 4'ünü temsil ederken, diğer üç FNT'nin her biri yalnızca bir tasarımı temsil etmektedir. Bu model, tanımlama için tercih örnekleri oluşturan mimarın, estetik tercihinin bir modeli olarak düşünülebilir ve herhangi bir yeni şekil için tercihi anlamak üzere kullanılabilir. Bu FNT modele herhangi bir şekil verdiğimizde, çıkan değerin büyüklüğü, şeklin mimar tarafından tercih edilme olasılığı tahmin eder. FNT'nin şeffaf yapısı nedeniyle şeklin beğenilmesinin nedeni takip edilebilir. Ayrıca tercihteki akıl yürütmenin uyarlanabilirliği nedeniyle, bu modelleme çabasından elde edilen sonuca, tasarımcının tercihini bir 'kara kutu tipi' biçiminde temsil etmenin ötesinde 'anlama' olarak ifade etmek uygundur. Estetik tercihlerin hesaplama yoluyla anlaşılmasının yararı, sistematik bir arama ile bu tercihlerin memnuniyetinin üst düzeyde sağlanabilecek olmasıdır. Bir diğer yarar ise estetikle ilgili hedeflerin, estetikle ilgili olmayan hedeflerle birlikte çalışabilir hale gelmesidir. Böylece estetik tercihlerin göz önünde bulundurulduğu diğer hedeflerle en iyi uzlaşma sağlanan tasarım çözümü bulunabilir. 'Yumuşak' hedeflerin kesin tanımı uzun süredir devam eden problemli bir konu olduğundan tezde ele alınan konu, mimari tasarım araştırmalarında genel bir öneme sahiptir. Çalışma, bir problemi çözmek için hesaplamayı, sadece matematiksel bir araç olarak verideki doğrusal olmayan ilişkiyi temsil etmek için kullanmanın ötesinde yenilikçi bir yaklaşım ortaya koymaktadır. Bilişsel bir sürece ilişkin pek çok fikir verir. Yaklaşımın özelliği elde edilen sonucun tasarımcıların aşina oldukları sözlü bir formda ve uyarlanabilir olmasıdır. Bu çalışma genel bir mimari soruna yönelik bir çok hesaplamalı zeka metodunun kullanıldığı multi disipliner bir araştırmadır