加州大学伯克利分校原来需要这样的作品集

在开始今天的分享之前呢，给大家推荐一下ASRI 2018年的夏令营，今年ASRI 给大家准备了3个LAB课题供大家选择。也同样给大家提供了非常丰富的优惠，更多详情呢请大家点击这里查看夏令营详细内容和重磅优惠信息。

University of California,Berkeley

（UCB 加州大学伯克利分校）

加州大学伯克利分校，在2018年QS全球建筑专业排名在5名，美国排名2名，居MIT之后，哈佛之前。

学校位于太平洋西海岸北加州湾区安静的小城伯克利，与旧金山隔海相望。校园建在缓坡之上，高高耸立在校园中央的钟楼几乎从学校的任何角落都能看到，是UCB的醒目标志。

学校历史

加州大学伯克利分校所在的土地是1866年由私立的加利福尼亚学院（College of California）所买下的，但由于当年资金短缺，学院和州立的“农业、矿业和机械工艺学院”合并，并于1868年3月23日在加州奥克兰市成立了加利福尼亚大学，该大学也是加利福尼亚州第一所全日程的公立大学。学校于1869年9月开始招生，当时全校共有10个教职员工与40名学生。当时，作为加州大学理事的Frederick H. Billings提议，为了纪念18世纪伟大的哲学家乔治·伯克利(George Berkeley)在学校名字中加入Berkeley。

环境设计学院介绍

(CED, College of Environmental Design)

虽然伍斯特(Wurster)是伯克利建筑系的所在地，但由于其野兽派的裸露外表，混凝土材质，他经常被评为伯克利最丑的建筑。但有些“丑陋”是功能的结果，比如窗户上的混凝土遮阳罩，可以将能源成本降至最低。它是以建筑学院院长威廉·伍斯特(William Wurster)和他的妻子凯瑟琳·鲍尔·伍斯特(Catherine Bauer Wurster)的名字命名的。

如今，建筑学、景观学和规划的学科都集中在一个学术的保护伞下，这几乎是理所当然的事。但是在20世纪中期，美国没有一所大学把这三者结合在一起。加州大学伯克利分校的许多改变游戏规则的决定对环境设计的贡献是帮助开发实际环境设计的概念, 然后去完善这所大学里包括所有三个设计和规划的学科, 整合他们的知识和贡献在某种程度上有助于塑造更大的环境。

专业介绍：

建筑文学学士

(Bachelor of Arts in Architecture)

伯克利大学的建筑学本科课程获得文学学士学位。这个课程结合了环境设计和建筑方面的必修课程，并为各种各样的个人项目提供了机会。通过其核心课程,程序提供了一个广泛的介绍领域的架构,并通过研究在各个领域提供了机会准备领域专业化领域的建筑设计和代表性,建筑技术和建筑性能、建筑历史、社会和文化。

除了提供良好的和全面的教育，本科学习还可以为建筑的入门级就业，建筑学的研究生选择，或相关的环境设计领域的进一步研究提供预专业能力。

建筑硕士

(Master of Architecture)

三个框架支撑着伯克利M.Arch, 在数字设计媒体的应用中处于新兴地位; 具有国际视野的工作室和研讨会; 继续致力于我们对设计和生态的重视。这些框架，连同我们在建筑史和理论方面杰出研究的传统，为超越传统学科界限的建筑教育提供了新的方向。我们的教师是设计、理论和建筑技术领域的领导者，每年都有教授与他们的专业兴趣相关的设计工作室的教授加入我们的行列。环境设计研究中心的项目列表中描述了他们的研究样本。

理学硕士

(Master of Science)

是一个学术的、非专业的学位课程，它提供了在不断扩大和越来越复杂的建筑领域进行高级研究的机会。一些学生投入到建筑学的学位，或者偶尔在这里获得建筑学学位的额外硕士学位(建筑学实践认可的专业学位)。

建筑博士

(Ph.d. in Architecture)

建筑学博士学位是一个研究学位，适用于那些在建筑学及其相关领域寻求教学和奖学金的人，或者在需要专业知识和研究经验的政府或专业咨询中担任职务的人。伯克利的建筑学博士课程是跨学科的，涉及到与建筑学相关的各个学科，并吸收了来自外部领域的大量知识。

被录取的学生在正式的班级作业和个人调查的基础上，开展了一个高级学习和研究项目。工作集中在三个相关的研究领域，主要领域(论文的基础)和一对两个小领域，其中至少有一个必须来自建筑之外的学科。

城市研究文学学士

(Bachelor of Arts)

城市研究是文科课程的重要组成部分。在全球变化的这一时刻，这种形式的知识是至关重要的。世界比人类历史上任何一个时代都更加城市化，随着城市化的迅速发展，城市作为经济发展场所、公民身份的熔炉和文化想象空间的重要作用也随之产生。

城市规划硕士

(Master of City Planning)

自1948年成立以来，城市与区域规划部(DCRP)已发展成为美国最大、最受尊敬的研究生城市和区域规划项目之一。

城市与区域规划博士

(Ph.D in City and Regional Planning)

加州大学伯克利分校城市和区域规划博士，提供城市和规划理论、高级研究和规划实践方面的培训。该项目成立于1968年，至今已颁发了160多个博士学位。该项目的校友已经建立了国家和国际声誉，作为规划教育工作者、社会科学研究人员和理论家、政策制定者和实践者。

如今，该项目由近20名城市和地区规划专业人员提供服务，他们在社区和经济发展、交通规划、城市设计、国际发展、环境规划和全球城市规划等领域具有专业知识。与众多的研究中心和计划关系密切,该计划鼓励学生开发在城市研究与规划领域专门化,扩大知识视野通过培训相关领域的建筑、风景园林、环境规划、土木工程、人类学、地理学、社会学、公共政策、公共卫生、和政治科学。

景观建筑文学学士

(Bachelor of Arts in Landscape Architecture)

伯克利大学的景观建筑学本科课程以创造性和生态化的设计为中心，并向学生介绍该专业共有的知识广度。本课程提供景观建筑学学士学位，并为对初级专业实践感兴趣的学生提供必要的教育。

景观建筑硕士

(Master of Landscape Architecture)

三年的硕士学位是美国景观设计师协会(ASLA)认可的第一个专业学位, 这个学位是给非设计背景的学生。

两年制的M.L.A.学位是那些拥有景观建筑、建筑或环境设计第一学位的学生的第二专业学位。该系还提供了一个为期两年的环境规划项目，为那些在环境科学或管理方面有很强背景的学生提供硕士学位。

申请要求

语言要求：

托福90，雅思7(皆无小分要求)，需要GRE，无分值要求。

作品集要求

作品集最多12页，其中封面页和目录不计算页数；（超出页数将不被考虑),每页尺寸为8-1/2”x11”；作品集格式为一份PDF，文件大小不超过10MB。

资料由ASRI整理

除了上述这些专业介绍以及申请要求介绍之外，作品集其实是最关键的一步。这次也给大家介绍一下考上ASRI申请到加州大学伯克利分校的作品是什么样的。

本期为大家介绍ASRI学员唐同学的作品，作品申请到的offer有：加州大学伯克利分校，哥伦比亚大学，圣路易斯华盛顿大学。

1

吸附·聚集

实体购物中心正在逐渐失去竞争力。主要原因是大多数商场阻止了日常的交通方式。因此我希望找到一种建筑形式和商业模式来促进商业氛围。通过数据处理建立了仿真系统，模拟了不同时期吸引不同年龄段的商场的不同功能，通过反向处理构建了一个新的建筑模型定制流线的划分和人群收集点的推导。

2

引言

近年来，随着网络购物兴起，生活步伐加快，实体购物中心逐渐失去竞争力。这种现象在北京尤为明显。例如北京来福士中心，他们的开发商连续几年遭受严重的经济损失。商场位于北京东二环核心商业区，东直门立交桥西南角，东二环路东，东直门大街北面，周边设有办公楼，商场，酒店，文化中心。这个地区人流量很大，但很少有人对购物中心感兴趣，主要原因是大多数商场销售高端奢侈品和施工都非常封闭，甚至阻止了日常的交通方式。这是北京的一个常见问题，所以希望找到一种建筑形式和商业模式来促进商业氛围，这可能会影响到人们的行为，并引入更多的人进入商场。首先，在调查当地人群，地点和时间后，收集了足够的实际数据，然后通过处理建立了仿真系统，模拟了不同时期吸引不同年龄段的商场的不同功能，构建了新的建筑模型通过根据定制流线的划分和人群收集点的推导进行逆向处理。

人群路线确定

根据不同时期不同群体的比例，计算了五种功能对人口规模的平均影响。

逻辑

3

算法逻辑

7个时间点，连接现场样本人群的进入点和离开点可以获得步行向量方向在处理中，5个功能布局被放置在7个时间点的人群收集点中，增加了不同参数的功能对人群的影响，通过改变功能布局和人们走路的变化的位置测试，最终最合理的功能布局 被发现，这个布局表明人们达到这个功能布局中所有功能几乎相同的可能性，保证了商场内部空间的完整吸引力和可访问性。最终的路径出口到最终建筑的形式。

4

功能布局和表皮生成

场地

效果

5

剖面图

6

炸开图

内部空间

作品集

感谢

ASRI 学员

ASRI 会员

唐同学

独立作品 – 建筑设计《吸附·聚集》

软件：processing，grasshoper，AI，ps，id，cad，rhino

此作品最终解释权由ASRI所有，若有转载，请联系ASRI。

对作品有任何想了解或疑问可联系顾问老师

张老师

学建筑的如果不懂这三种算法对建筑设计的影响，真是太可惜了！

霉菌算法

多头绒泡菌这种凝胶性真菌样的霉菌可能真的能够指引人们改进技术系统，如更强大的计算机和移动通信网络。日本北海道大学的淳泰罗（Atsushi Tero）和同事将燕麦片放在一个潮湿的表面上，其放置的各个点相当于东京周围的各个城市，并让多头绒泡菌从中心向外生长。他们看到该粘菌进行自我组织、向外扩散并形成一种网络，其在功效、可靠性以及成本上都堪比真实世界的东京铁路网的基础设施。

德国马格德堡大学的沃尔夫冈·麦尔旺在一篇相关的论文中写道：“这个模型利用的是网络适应性的动力学原理，根据这一原理可制作出性能相当于或高于现实世界的基础设施网络的好网络。淳泰罗和同事们的研究工作为我们提供了一个形象而有说服力的例子，生物启发纯数学模型可引导全新高效的算法，能够提供以生命系统为基本特征的技术系统，应用在计算机科学等领域。”

外部空间记忆的能力可能已经被早期低等生物采用，来解决和人类的大脑每天所面对的类似问题，这是记忆能力进化的开端。而之前的研究已经证明粘液菌可以穿越迷宫并对周期性发生的事件作出预期。

遗传算法

遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群（population）开始的，而一个种群则由经过基因（gene）编码的一定数目的个体(individual)组成。每个个体实际上是染色体(chromosome)带有特征的实体。染色体作为遗传物质的主要载体，即多个基因的集合，其内部表现（即基因型）是某种基因组合，它决定了个体的形状的外部表现，如黑头发的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。因此，在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。由于仿照基因编码的工作很复杂，我们往往进行简化，如二进制编码，初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代（generation）演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度（fitness）大小选择（selection）个体，并借助于自然遗传学的遗传算子（genetic operators）进行组合交叉（crossover）和变异（mutation），产生出代表新的解集的种群。这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码（decoding），可以作为问题近似最优解。

遗传算法的研究出现了几个引人注目的新动向：一是基于遗传算法的机器学习，这一新的研究课题把遗传算法从历来离散的搜索空间的优化搜索算法扩展到具有独特的规则生成功能的崭新的机器学习算法。这一新的学习机制对于解决人工智能中知识获取和知识优化精炼的瓶颈难题带来了希望。二是遗传算法正日益和神经网络、模糊推理以及混沌理论等其它智能计算方法相互渗透和结合，这对开拓21世纪中新的智能计算技术将具有重要的意义。三是并行处理的遗传算法的研究十分活跃。这一研究不仅对遗传算法本身的发展，而且对于新一代智能计算机体系结构的研究都是十分重要的。四是遗传算法和另一个称为人工生命的崭新研究领域正不断渗透。所谓人工生命即是用计算机模拟自然界丰富多彩的生命现象，其中生物的自适应、进化和免疫等现象是人工生命的重要研究对象，而遗传算法在这方面将会发挥一定的作用，五是遗传算法和进化规划（Evolution Programming,EP）以及进化策略（Evolution Strategy,ES）等进化计算理论日益结合。

粒子系统

粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来由J. Kennedy和R. C. Eberhart等 [1]  开发的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm – EA)。PSO 算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。粒子群算法是一种并行算法。

粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，1995 年由Eberhart 博士和kennedy 博士提出，源于对鸟群捕食的行为研究 。该算法最初是受到飞鸟集群活动的规律性启发，进而利用群体智能建立的一个简化模型。粒子群算法在对动物集群活动行为观察基础上，利用群体中的个体对信息的共享使整个群体的运动在问题求解空间中产生从无序到有序的演化过程，从而获得最优解。

PSO同遗传算法类似，是一种基于迭代的优化算法。系统初始化为一组随机解，通过迭代搜寻最优值。但是它没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)，而是粒子在解空间追随最优的粒子。

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