Оптимизация архитектурного дизайна

Оптимизация архитектурного дизайна (ADO) — это подполе техники, которое использует методы оптимизации для изучения, помощи и решения проблем архитектурного проектирования, таких как оптимальный дизайн макета плана, оптимальные пути циркуляции между комнатами и т. П.

Архитектурный дизайн, основанный на характеристиках, подчеркивает комплексную и всестороннюю оптимизацию различных количественных характеристик зданий. Как ведущая профессия проектной команды, архитекторы играют жизненно важную роль в руководстве и исполнении ориентированного на результат проекта. Методология и методы начинаются как в литературе, так и на практике. Однако архитекторам часто бывает сложно их использовать по разным причинам. Поэтому необходимо разработать эффективный метод для разработки и оптимизации производительности с точки зрения архитекторов. Оптимизация архитектурного дизайна — это концепция архитектурного дизайна, ориентированного на производительность. Пересматриваются существующие методология и методы. Основное внимание уделяется выбору базовой платформы, подходящей для архитекторов, на которой можно разработать технику.

Оптимизация архитектурного дизайна использует одно- и многоцелевую оптимизацию, обсуждает приложения из архитектурного дизайна и смежных областей и изучает три основных класса алгоритмов оптимизации черного ящика: метаэвристика, прямой поиск и методы на основе моделей. Инструменты для оптимизации архитектурного дизайна, доступные архитектурным проектировщикам, и обсуждают критерии выбора между различными алгоритмами оптимизации. Архитектурный дизайн оптимизирует моделирующие проблемы от структурной, строительной энергии и дизайна дневного освещения. Основываясь на эмпирических результатах, оптимизация архитектурного дизайна использует методы глобального прямого поиска и моделирования на основе метаэвристики, такие как генетические алгоритмы, особенно когда бюджет оценки функций ограничен, например, в случае интенсивных симуляций. Когда более важно понять компромисс между критериями эффективности, чем найти хорошие решения, а бюджет оценки функций достаточен для точного аппроксимации алгоритмов оптимизации на основе Парето, ориентированных на Парето.