3、赛博美学:从个体到集体的建筑新范式

赛博美学:从个体到集体的建筑新范式

1. 赛博时代的文化与建筑变革

计算机通信技术的进步及其在社会和商业各方面的渗透,让我们认识到通信在文化生产递归性质中的核心作用。如今快速的通信速度消除了先锋派的概念,机器学习和科学数据也改变了文化评估方式,削弱了标志性人类作者的地位。同时,文化界面发生了巨大变化,美学的传播、反馈和挑战变得更加广泛和多样。

在建筑领域,创造性集体的出现是近期显著的转变。与 20 世纪 70 年代具有革命野心的集体倡议不同,新的集体主义在现有的社会和经济规则下进行商业运作。此外,公共机构在艺术和文化方面的作用和预算减少,公私合作和私人商业机构开始参与建筑项目的创建,它们更注重直接的经济利益,目标受众减少,与文化赞助的广泛使命脱节。

当前的情况是由现有社会文化范式的滞后性和新技术催生的新个体共同造成的。为了支持新兴社会和文化的自由个人主义和表达多样性,需要创造一种新的共享语言,集体需要一个能够嵌入和接受这种语言、适应变化的平台。过时的社会结构必须克服数字鸿沟,提供一个更可靠、快速且包容的解决方案,以满足全球动态受众的需求。

2. 超级个体的概念

扎哈·哈迪德女爵士独特的设计语言是她独特、个人主义和强调性方法的结果。她受人文主义思想影响,通过对建筑传统的深入了解和批判,努力拓展建筑的可能性。她代表了原型超级个体,推动我们对“自我”的定义超越了几个世纪以来发展的还原论唯物主义。

在现代社会的开端,文艺复兴时期的经验主义者和理论家以及启蒙时代的早期科学家和哲学家认为生物身体定义了个体。政治哲学家 C. B. 麦克弗森提出个体的内在概念具有占有性,人类是自身能力和独立性的所有者。然而,在从物质主义向信息社会和

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值