Я вполне допускаю, что могу не верно пользоваться профильному терминологией, так как не являюсь инженером. То, что было описано с применением терминов эволюционного алгоритма и нейросети - это рекомендации моего друга-программиста, с которым я тестировал эту идею на работоспособность с минимальными вводными. Главное результат, я готов рассматривать любые работающие идеи/модели/алгоритмы, для этого и ищу инженера.
Пока я говорю только о 2d, о плоском плане, чертеже. Это фундамент. Если говорить о графике - это уже следующий шаг.
Специфику проектирования жилых помещений (также можно работать и с нежилыми) я прекрасно знаю, поскольку, как я сказал ранее, бизнес в этой сфере. Здесь нужно будет учитывать и юридический статус жилья и этажность и статус конкреетных зон в квартире и пр. нюансы, помимо потребностей жильцов, эргономики и эстетики. Есть жесткие критерие, которые должны быть обязательно соблюдены, есть критерие с буфером, в рамках которых можно перебирать варианты.
Если на пальцах: берется помещение, к примеру, спальня. Она имеет форму прямоугольника или квадрата, с конкретными параметрами, длинами стен, расположением окон, дверей и т.д. и стоит задача, разместить в ней кровать, тумбочку, телевизор, стул, шкаф. При этом, алгоритму задаются правила, что, к примеру, от кровати до стены должно быть не менее 80см, в этом случае алгоритм заработает 10 баллов, что если кровать стоит вплотную к стене, то это тоже 10 баллов, если кровать не расположена на 1 стене с окном и дверью, то это тоже 10 баллов и т.д., т.е. для каждого предмета зашиваются свои условия, правила идеального расположения, как предметов в комнате, так и относительно друг друга. То же самое происходит потом на уровне помещений и их сообщения друг с другом. И задачей алгоритма будет за минимальное количество времени, перебирать вариации расположения этих предметов/помещений, чтобы заработать максимальный итоговый балл, исходя из заданных условий. То есть, разработка оптимального планировочного решения.