Mimari konum planı ön tasarımında bir yapay zeka uygulaması
An artificial intelligence application in the pre-design of the architectural location plan
Yazar: ALİ EMRE ÇERÇİ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞAFAK EBESEK
Toros Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Mimarlık Ana Bilim Dalı / Mimarlık Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Mimarlık = Architecture
Dizin: Boşluk = Void ; Metasezgiseller = Metaheuristics ; Optimizasyon = Optimization

Özet:
Mimari tasarım, boşlukların ve dolulukların tasarlandığı, adım adım ilerleyen bir süreçtir. Bu sürecinin ilk evrelerinden birisi ön tasarım aşamasıdır. Tasarımcının ele aldığı mekansal probleme ilişkin araştırma, analiz ve sentez aşamalarından elde ettiği verileri somutlaştırmaya başladığı ön tasarım aşamasında mimari konum planlaması ortaya çıkmaktadır. Mimari konum planlaması daha önce belirlenen blokların bir araya gelerek aralarındaki ilişkiler ile birlikte bir bütün oluşturmasıdır. Blok, mahallerin ve boşlukların bir araya gelerek oluşturdukları birim olarak tanımlanabilir. Mimaride bloklar mekansal işlevlere sahip birimlerdir. Bu blokların bir araya gelişini aralarındaki mesafeler, yönler, manzaralar, iklimsel ve çevresel faktörler gibi birçok parametre etkilemektedir. 
Mimari konum planlaması -blok yerleşimi- geleneksel mimarlık yaklaşımında genel itibariyle sezgisel olarak yapılmaktadır. Mimarlık eğitimi kişiye mimari tasarım sürecinde karşılaşılan problemlere sezgisel olarak çözüm üretme alışkanlığı kazandırmaktadır. Mimarın bilgi birikimi ve sezgisel yaklaşımlarıyla elde ettiği çözümler bazı durumlarda uzun zaman alabilmekte ve her zaman en iyi sonuçlar elde edilememektedir. Blok yerleşimi gibi düzen tasarımı problemleri NP-Hard sayılabilecek zorlukta problemlerdir. Büyük ve karmaşık olan bu problemlerde makul sürelerde matematiksel olarak en iyi çözümü hesaplamak mümkün olmamaktadır. 
NP-Hard problemlerin çözümlerinde arama uzayını esnek ve verimli bir şekilde taramayı sağlayan yaklaşık optimizasyon yöntemleri kullanılmaktadır. Yaklaşık optimizasyon yöntemlerinden olan meta-sezgisel algoritmalar ile makul sürelerde yeteri kadar iyi sonuçlar alınabilmektedir. 
Bu çalışmada mimari blokların konumlandırılma biçimleri ile ilgili bilgisayar temelli algoritmalar ve yapay zeka araçlarının katkıları araştırılarak örnek bir problem oluşturulup çözülmüştür. Çalışma kapsamında mimari yerleşim planlama sürecindeki modern yöntemler ve yapay zekanın etkisi incelenerek bunların sürece katkısı araştırılmıştır. Çalışmada meta-sezgisel algoritmalardan birisi olan Tepe Tırmanma Algoritması (Hill Climbing Algorithm) probleme göre stokastik eklemelerle özelleştirilmiştir.
Geliştirilen Stokastik Tepe Tırmanma Algoritması (Stochastic Hill Climbing Algorithm) uygulamasında vaziyet planı ölçeğinde beş adet blok ele alınmış, birbirleri ile ilişkileri kurularak ön tasarım için gerekli parametreler oluşturulmuştur. Blokların bilgileri ve ilişki katsayıları uzaklık matrisine girilmektedir. Beş adet blok birbirleriyle ve birer adet çekici-itici ögeyle etkileşmektedir. Uygulamada kullanılan araçlar Python kodlama dili kullanılarak geliştirilmiştir. Spyder Ide yazılımı içerisinde Matplotlib kütüphanesi kullanılarak vaziyet planı yerleşimleri görselleştirilmiştir. 


Anahtar Kelimeler: Mimari Konum Planı, Mekan Yerleşimi, Boşluk Organizasyonu, Düzen Tasarımı, Optimizasyon, Meta-Sezgisel Optimizasyon

Abstract:
Architectural design is a step-by-step process where spaces and occupancy are designed. One of the first phases of this process is the pre-design phase. Architectural layout planning emerges in the pre-design stage, where the designer begins to embody the data obtained from the research, analysis and synthesis stages regarding the spatial problem he is dealing with. Architectural layout planning is the coming together of previously determined blocks and forming a whole with the relations between them. A block can be defined as the unit formed by the combination of places and spaces. In architecture, blocks are units with spatial functions. Many parameters such as distances, directions, views, climatic and environmental factors affect the coming together of these blocks.
Architectural layout planning -block layout- is generally done intuitively in the traditional architectural approach. Architectural education gives people the habit of producing intuitive solutions to the problems encountered in the architectural design process. The solutions obtained by the architect's knowledge and intuitive approaches may take a long time in some cases and the best results cannot always be obtained. Layout design problems such as block layout are NP-Hard problems. In these large and complex problems, it is not possible to calculate the mathematically best solution in reasonable time.
In the solution of NP-Hard problems, approximate optimization methods are used, which allow scanning the search space in a flexible and efficient way. With meta-heuristic algorithms, one of the approximate optimization methods, good enough results can be obtained in reasonable time.
In this study, a sample problem was created and solved by investigating the contributions of computer-based algorithms and artificial intelligence tools related to the planning of architectural blocks. Within the scope of the study, the effects of modern methods and artificial intelligence in the architectural layout planning process were examined and their contribution to the process was investigated. In the study, Hill Climbing Algorithm, one of the meta-heuristic algorithms, was customized with stochastic additions according to the problem.
In the application of the developed Stochastic Hill Climbing Algorithm, five blocks in the site plan scale were handled, and the necessary parameters for the preliminary design were established by establishing their relations with each other. The information of the blocks and the correlation coefficients are entered into the distance matrix. Five blocks interact with each other and with one attractive-repulsive element. The tools used in the application were developed using the Python scripting language. Site plan layouts were visualized using the Matplotlib library in Spyder Ide software.

Keywords: Architectural Site Plan, Space Layout, Space Organization, Layout Design, Optimization, Meta-Heuristik Optimization