在能源危机和环境保护的双重压力下,建筑业积极响应节能减排的号召,开启了被动式超低能耗建筑（以下简称超低能耗建筑）的探索与实践,以提升建筑能效,营造健康舒适的室内环境。超低能耗建筑设计的复杂性制约了其推广与应用,一方面,设计过程涵盖众多设计变量,每个设计变量均有一系列可行值,若对不同设计变量的取值方案遍历计算会耗费大量时间和精力;另一方面,多个设计目标之间相互冲突,改善某个目标的性能通常以牺牲其他目标为代价。良好的设计方案应当平衡好建筑节能、舒适度和经济性之间的关系,而现阶段相关研究集中于单目标优化设计和双目标优化设计,难以准确反映设计变量与多目标之间的耦合关系。本文以郑州地区寒冷气候区典型居住建筑为例,以建筑一次能源需求、室内热环境舒适度和寿命期增量成本为目标,通过构建基于PSO-NSGA-II算法的多目标优化模型,研究超低能耗居住建筑多目标优化设计方法。主要研究内容如下:1)通过梳理超低能耗居住建筑多目标优化设计研究,指出建筑领域优化设计研究的不足和进一步研究的方向。其次,对比中德超低能耗建筑标准,分析五大关键设计要素,结合超低能耗建筑设计原则和节点构造,选取供暖、制冷和照明作为一次能源需求对象,并按照标准推荐值营造室内环境。2)采用文献研究法、德尔菲法和问卷调查法构建一套科学合理的指标体系。以典型居住建筑为例,对建筑一次能源需求、室内热环境舒适度和寿命周期增量成本理论进行分析。通过市场调研和理论方程计算,构建增量成本数据库;利用Design Builder模拟软件建立参照建筑和超低能耗建筑两套模型,输出建筑能耗和PMV值,从而建立多目标优化设计目标数据库。3)针对NSGA-II依赖初始种群、收敛速度慢的局限性,利用PSO记忆能力强、结构简单、收敛速度快的优势,基于融合可行性分析理论,提出PSO-NSGA-II融合算法。通过IGD、Δ和运行时间三个性能指标与NSGA-II计算结果对比,证明优化后的融合算法在收敛性、多样性和运行效率方面性能更优,更适合寒冷地区超低能耗居住建筑多目标优化设计研究。4)构建并应用基于PSO-NSGA-II算法的多目标优化模型。在多目标优化理论基础上利用Matlab平台构建多目标优化模型,使用PSO-NSGA-II算法作为设计方案搜索引擎,载入超低能耗建筑多目标优化设计数据库,生成并存储优化设计方案。设计师可按不同偏好选择节能效果最优、经济效果最优、室内舒适度最优和权衡最优方案。本文构建的基于PSO-NSGA-II算法的多目标优化模型具有较强的适用性和推广性,可进一步应用到不同气候特征和建筑类型的超低能耗建筑优化设计研究中。所给出的设计建议为寒冷地区超低能耗居住建筑设计提供一定的参考价值和指导依据,对推动超低能耗建筑本土化发展及规模化应用具有重要意义。