用于进行空间和/或表面规划的系统、遗传算法的用途
1.本发明涉及一种用于进行空间和/或表面规划的系统，尤其是自动化和计算机辅助系统。此外，本发明涉及遗传算法的用途，用于自动化地在空间中和/或在表面上分布多个预先给定的对象。
2.一般而言封闭空间(umbaute raum)并且尤其是在大城市中和/或工厂地区上具有良好基础设施的封闭空间是昂贵的，并且应该最佳地被利用。这同样在有效表面的情况下表现出来，在这里可供使用的表面的经优化的使用也是详细规划的主题。例如，印刷电路板或电路板的装配也在先前的规划之后在将现有的接线等计算在内的情况下进行。
3.在对表面、例如电路板进行装备和/或装饰内部空间时，无论对于住宅楼、办公楼、仓库、剧院、生产线、生产地区和/或对于其他内部空间，一再出现类似的问题。通常，将不同的专家包括到空间规划中，所述专家都将空间使用/空间设计的不同观点纳入规划中。
4.例如，存在将美学观点纳入规划中的室内设计师。然后，存在在工厂规划的情况下在工艺流程的角度下考虑各个机器彼此的位置的技术人员。此外，对机器、书桌、实验台等的定位在其相对于供应管线、供暖装置、窗户、空间通风装置等的方位方面提出要求。最后，还存在要安置在空间中的各个对象、诸如机器、桌子、椅子的空间需求以及单独要求，例如冷却装置不太靠近暖气装置并且不放到直射的阳光中
……
等等。所有这些观点都在数小时长的会议中被谈及和讨论，直至最终设计并且实施令人满意地考虑所有方面的解决方案。
5.尤其是在大流行期间，边界条件也可能突然变化，并且存在以下需求：短期地提供用于在变化的条件下对对象进行空间规划和分布的解决方案。
6.因此，提出以下任务：可以如何自动化地采集用于空间、表面规划的这些边界条件，并且自动化地创建用于空间或表面规划的解决方案。
7.该任务通过如在说明书和权利要求中公开的本发明的主题来解决。
8.与此相应地，本任务的解决方案和本发明的主题是使用遗传算法来根据可选定的参数优化多个预先给定的对象的分布，其中对象可以根据与对象有关的规则被布置在表面上和/或预先给定的空间中，使得自动化地和计算机辅助地呈现解决方案，其中预先给定的对象在表面上和/或在空间中的布置至少部分地通过解决方案预先给定。
9.此外，本发明的主题是一种用于在空间中和/或在表面上自动化地分布多个预先给定的对象的系统，所述系统包括以下内容：
10.·
用于输入和/或生成第一、第二和第三类型的数据的一个或多个模块，
11.o其中第一类型的数据涉及空间和/或表面，
12.o其中第二类型的数据涉及参数、模式、规则、法规，
13.o其中第三类型的数据涉及对象，以及
14.·
用于输出和/或呈现解决方案的一个或多个模块，
15.·
用于将第一、第二和第三类型的数据传送给至少一个与处理器连接的存储单元的一个或多个接口，其中至少一个处理器被配置用于执行遗传算法，其特征在于，
16.·
遗传算法从存储单元中调用第一、第二和第三类型的数据，以计算机辅助的方式对其进行处理，并且自动化地首先提供一代解决方案，其中对第一代和后续代的解决方
案在其关于预先给定的参数的进步性方面进行评估和选择，然后
17.·
在进行选择之后，重组所选择的解决方案，并且以重复该过程的方式，遗传算法遍历循环，其中所计算的解决方案一再关于其进步性被评估、选择和重组，其中
18.·
设置至少一个接口，通过所述接口，最进步的一代解决方案可以被传送给人工智能和/或神经网络，
19.·
其中人工智能和/或神经网络使用最进步的解决方案来产生新的规则用于在空间中和/或在表面上分布多个预先给定的对象，所述规则然后被传送给处理器用于进一步开发遗传算法，以及
20.·
设置至少一个接口，通过所述接口可以将多个鉴于所述一个或多个预先给定的参数优化的解决方案传送给用于输出和/或呈现解决方案的模块，其中通过所述解决方案至少部分地预先给定预先给定的对象在空间中和/或在表面上的布置。
21.本发明的一般认识是系统可以存储和处理用于计算合适的表面和/或空间装备所需要的所有数据，使得通过一个或多个相应地配置的处理器，自动化地例如通过人工智能可以使用在通过评估、选择和重组发起解决方案之后执行遗传算法作为用于产生用于进行表面和/或空间规划的其他解决方案的基础。然后，在预先给定的对象在空间中和/或表面上的具体分布的范围内在技术上实施这些解决方案。
22.为此，该系统尤其是包括一个或多个处理器，所述处理器被配置为使得所述处理器适用于执行遗传算法。
23.为此，该系统包括一个或多个存储单元，所述存储单元具有通向一个或多个处理器的相应的接口，在所述处理器中可以存储并且可以调用关于空间和/或关于表面的数据、关于对象的数据以及用于优化以及用于重组为适当地标识的解决方案的与对象有关的规则、参数和预设，所述解决方案在迭代方法中分别是计算其他解决方案的基础。
24.此外，该系统包括适用于采集和/或产生数据并且提供给系统的存储单元中的至少一个存储单元的模块，处理器从所述存储单元调用数据。
25.因此，该系统包括一个或多个存储单元，在所述一个或多个存储单元中为系统的所述一个或多个处理器提供数据、尤其是
[0026]-至少多个涉及要装备的空间和/或要装备的表面的第一类型的数据，
[0027]-至少多个涉及参数、诸如要注意的分布和/或布置规则、法规和/或模式的第二类型的数据，以及
[0028]-至少多个涉及要分布的对象以及其与对象有关的规则和/或法规的第三类型的数据，用于处理。
[0029]
在运行中，处理器经由合适的接口调用数据，所述数据通过模块到达系统的存储单元中。
[0030]
然后，利用这些输入，处理器开始迭代方法，其中所述处理器在将所有给定的第一类型、第二类型和第三类型的数据包括在内的情况下在考虑规则和边界条件的情况下计算并且呈现解决方案：对象在给定的空间中和/或在给定的表面上的分布在预先给定的规则下可能看起来如何。在此，迭代方法应用比较时进步检查，即评估，其中检验解决方案中的哪些解决方案在预先给定的参数方面、例如空间利用、桌子之间的距离、灵活性、保密性、幸福(wohlbefinden)、堪舆符合度等胜过其他解决方案。这些解决方案然后被用户选定并且
通过遗传算法被重组。新代解决方案又从这些重组中产生，所述新代解决方案然后同样再次被评估、选择并且然后再次被重组。通过遗传算法继续进行这些循环，直至所述遗传算法被中止为止。优选地，实时地呈现解决方案，即将每一代解决方案传送给用于输出解决方案和/或用于呈现解决方案的模块。从而，用户可选地被包括在选择中，其选择可用于训练人工智能。
[0031]
为了进一步开发遗传算法，所选择的解决方案——再次通过系统的对应的接口——被传送给系统的神经网络和/或人工智能ki。ki和/或用户可以从中手动地或自动化地选定以下解决方案，即所述ki和/或用户将使用所述解决方案作为用于重组的基础用于进一步迭代方法。人工智能和/或神经网络可以从中为迭代方法开发其他规则，并且将这些新规则存储为“第二类型的”数据或将这些新规则传送给处理器。
[0032]
迭代阶段(iterationsstufen)同时通过输出设备被呈现，其中用户可以例如改变参数，其中根据所述参数可以进行优化。如果所呈现的解决方案在例如通过分布书桌对办公室的空间利用方面已经是最佳的，则用户从而在运行中的方法中可以根据书桌和窗户之间的特定角度的实现使迭代循环优化。该调节(reglung)也可以无级地进行，使得关停一个调节器，并且同时开动另一调节器。
[0033]
在预先给定数量的迭代阶段之后，遗传算法被中止，并且系统通过用于输出解决方案的模块呈现一个或多个最佳解决方案，所述最佳解决方案然后被传送给对应的显示和/或再现设备并且可以通过所述显示和/或再现设备表示。例如，可以在诸如监视器之类的显示设备上察看解决方案和/或作为打印输出(ausdruck)获得所述解决方案。为此，该系统包括打印机或显示设备。
[0034]
例如，解决方案可以并行地和/或在用于自动化地装备电路板的机器的显示设备上处理之后被提供和/或被传送，使得解决方案构成预先给定的对象在空间中和/或表面上实际上如何布置的基础。
[0035]
该系统包括一个或多个模块，通过所述模块采集和/或产生关于空间和/或表面的“第一类型”的数据。例如，用于提供关于空间的第一类型的数据的系统作为(一个或多个)点云、尤其是作为(一个或多个)3d点云包括3d摄像机。在此，尤其是还可以采集如例如在旧建筑的情况下存在的特定空间状况。用于采集和/或产生第一类型的数据的激光扫描方法和装置也出色地合适。关于给表面、诸如电路板装备电子构件，所述数据可以涉及表面性质、规模、预先给定的印制导线等。
[0036]“电路板”在此代表印刷电路板、载体元件，用于布置有电子构件、诸如晶体管、电阻、电容器、芯片等。
[0037]
第一类型的数据定义空间和/或区域的状况(gegebenheiten)。这些数据可以手动地被输入和/或计算机辅助地或自动化地借助于模块、诸如摄像机和/或激光扫描仪被产生、存储和传送。
[0038]
表征对象在空间中和/或在表面上的相互作用的参数、预设、边界条件、法规、模式和/或规则被称为“第二数据”。评价所找到的解决方案的进步性并且最后通过遗传算法进行优化所根据的一个/多个参数也属于此。
[0039]
通常，用于在空间中/在表面上分布多个预先给定的对象的以计算机辅助的方式找到的解决方案的优化不仅将根据一个预先给定的参数进行，而且根据多个参数同时进
行。在此很可能并非所有参数都具有相同的重要性，使得参数的加权将是不同的。由于通过根据本发明的系统执行的方法是迭代方法，因此新的解决方案一再发挥作用，并且因此可能的是，在该方法期间改变参数的加权或者根本地改变参数。
[0040]
例如在办公室的空间规划的情况下参数的示例是：涉及每面积单位的书桌、每职员的橱柜面积、每隔5m一个灭火器、避免由超过9隔书桌组成的组、椅子距窗户的间距、墙壁处的图像、堪舆规则等的预设。通过手动或自动化地输入给系统提供呈现参数的第二类型的所述数据越准确和越完整，自动化的优化步骤对所找到的解决方案的作用就越大。
[0041]“第三类型的”数据是涉及要分布的对象的数据。办公室空间装备的上面提及的示例是可以分布在办公室中的桌子、书桌、桌椅、字纸篓、架子等。在此，例如也可以再次手动地输入第三类型的这些对象数据的采集和产生，通过对应的产品数据表自动化地传送和/或借助于激光扫描或3d摄像机进行。属于相应的对象的规则也属于第三类型的这些数据。这些是需要考虑的与对象有关的预设，诸如
[0042]-在每张书桌前面配有一把椅子，
[0043]-书桌上的每个监视器都需要接线，
[0044]-书桌相对于窗户、墙壁等呈特定角度。
[0045]
遗传算法呈现解决方案，其中对象的分布对应于与对象有关的规则，其中可以以计算机辅助的方式制定预设：规则是否是绝对必要的——例如在桌子前面的椅子，或者只是有利的——例如遵守堪舆规则。
[0046]
该系统还可以包括通向计算机辅助设计“cad”系统的接口，尤其是当空间、面不是固定地定义的，而是可改动的时。
[0047]
遗传算法被理解为一种计算机辅助的迭代方法，所述计算机辅助的迭代方法通过计算呈现解决方案，其中原则上不保证对现有解决方案的改善，然而所述解决方案通过变异和重组开辟搜索空间，其中通过可以手动地或借助于人工智能进行的选择来预先给定在成功的构想的情况下导致全局最佳的方向。
[0048]
当前，用“参数”表示变量，所述变量表示在程序外部设置的影响因素。这些尤其是涉及特定的极限值和/或选定条件。
[0049]
当前例如可以将哪些对象在表面上或在空间中如何分布以及分布在哪里的布局和/或计划被称为“多个预先给定的对象在空间中和/或在表面上的分布”和或被称为“解决方案”。
[0050]“人工智能”被理解为用于机器学习的设备。人工智能在神经网络中接收具有评估的解决方案，其中人工智能通过该评估被训练，并且最终使用所述评估来从中导出新的规则，所述人工智能又将所述新的规则提供给遗传算法用于评估和选择下一代解决方案。
[0051]
结合本发明，“处理器”例如可以被理解为机器、具有神经网络的人工智能和/或电子电路。处理器尤其是可以是主处理器(英语：central processing unit(中央处理单元)，cpu)、微处理器或微控制器、例如专用集成电路或数字信号处理器，可能与用于存储程序指令的存储单元等组合。处理器例如还可以是ic(集成电路，英语：integrated circuit)，尤其是fpga(英语：field programmable gate array(现场可编程门阵列))或asic(专用集成电路，英语：application-specific integrated circuit)或dsp(数字信号处理器，英语：digital signal processor)或图形处理器gpu(graphic processing unit(图形处理单
元))。处理器也可以被理解为虚拟化处理器、虚拟机或软cpu。优选地是可编程处理器，所述可编程处理器装配有用于执行所提到的根据本发明的方法的配置步骤，或者利用配置步骤被配置为使得可编程处理器实现本发明的方法或模块或者其他方面和/或子方面的根据本发明的特征。
[0052]
结合本发明，“模块”例如可以被理解为激光扫描仪、3d摄像机、处理器和/或用于存储程序代码的存储单元。例如，处理器被专门设立用于执行程序代码，以便处理器执行功能，用以实施或实现根据本发明的方法或根据本发明的方法的步骤。相应的模块例如还可以被构造为分离的或独立的模块。为此，对应的模块可以例如包括其他元件。这些元件例如是一个或多个接口(例如数据库接口、通信接口——例如网络接口、wlan接口)和/或评估单元(例如处理器)和/或存储单元。例如可以借助于接口交换(例如接收、传送、发送或提供)数据。借助于评估单元，可以例如以计算机辅助和/或自动化的方式对数据进行比较、检验、处理、分配或计算。
[0053]
借助于存储单元，可以例如以计算机辅助和/或自动化的方式在系统中存储、调用或提供数据。
[0054]
结合本发明，“计算机辅助的”或“电脑辅助的”例如可以被理解为方法的实施，其中尤其是处理器执行该方法的至少一个方法步骤。例如，“计算机辅助的”或“电脑辅助的”也可以被理解为“计算机实现的”。
[0055]“提供”，尤其是关于数据、元数据和/或其他信息，结合本发明例如可以被理解为以计算机辅助的方式提供。该提供例如通过接口(例如数据库接口、网络接口、通向存储单元的接口)进行。通过所述接口，例如在提供时，可以传送和/或发送和/或调用和/或接收对应的数据和/或信息。结合本发明使用，“提供”例如也可以被理解为加载或存储例如具有对应的数据的交易。“提供”例如还可以被理解为从一个节点向另一节点传输(或发送或传送)对应的数据。
[0056]
通过本发明首次公开可以如何通过人工智能接管费时的优化过程的可能性。为此提出，将涉及表面或空间的的第一数据与涉及可以如何对表面和/或空间进行装备的规定(regelung)的第二数据一起连同涉及对象和与对象有关的规则的第三数据提供给遗传算法，所述遗传算法通过迭代方法优化对象在空间中和/或在表面上的分布，并且将经优化的解决方案呈现给用户，所述用户之后由此至少部分地面向地(ausrichtend)描述其对预先给定的对象在空间中和/或在表面上的布置。