رضا باباخانی - دکتری معماری، پژوهشگر، گروه معماری، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران.
آزاده شاهچراغی - دکتری معماری، دانشیار گروه معماری ، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران. (مسوول مکاتبات)
حسین ذبیحی - دکتری شهرسازی، دانشیار گروه شهرسازی، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران.

زمینه و هدف: مساله این پژوهش تبیین مدل نظری در جهت یافتن راهکاری نوین برای تولید و توسعه چیدمان فضایی پلان های معماری مبتنی بر روش های تعاملی و تلفیقی با کمک الگوریتم های یادگیری ماشین و ژنتیک است، در واقع هدف رسیدن به یک مدل نظری است که بیان می دارد الگوریتم های تکاملی به تنهایی مثمر ثمر نیستند، بلکه الگوریتم های یادگیری ماشین می توانند پلان ها را فراگیری کرده و مبنای مدل عملی شوند که به واسطه استفاده از الگوریتم های ژنتیک می توانند توسعه و تولید کننده نمونه های جدید باشند. روش بررسی: در همین راستا روش پژوهش ترکیبی شامل مطالعات کتابخانه ای، گردآوری داده های خام، بررسی نمونه های موردی و استفاده از فرمول های محاسباتی به صورت تابع های هدف و جریمه است. یافته ها: مطالعات این تحقیق نشان می دهد که الگوریتم ژنتیک توانایی حافظه سپاری ندارد و از طرفی مبنای محاسبات آن جهش و تصادفی عمل نمودن است که این فرآیند در تولید پلان های معماری به تنهایی اثربخش نخواهد بود. نتیجه گیری: نتایج پژوهش نشان می دهد که براساس مدل نظری ارائه شده، الگوریتم یادگیری ماشین به واسطه ساختار نمونه پذیر خود می تواند نمونه هایی را ذخیره و بازشناسی نماید و الگوریتم ژنتیک که یک الگوریتم جستجوگر و توسعه پذیر است، هر بار نمونه های بیشتری را از پلان های معماری براساس مدل ریاضی ارائه شده تولید نماید.

یادگیری ماشین, الگوریتم ژنتیک, تولید پلان, تولید خودکار پلان