基于多目标决策的建筑性能设计专家系统——以寒冷地区办公建筑为例

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近年来,在建筑方案设计的早期阶段进行性能设计逐渐成为建筑领域重要的研究课题之一。然而,建筑性能设计面临着方案变化频繁、多个性能目标存在冲突、循环试错过程需要大量时间等问题,建筑师凭借自身经验手动进行多目标性能优化效率较低。代理模型与智能优化算法的组合是进行建筑性能优化设计的常见方法,但由于专业壁垒等原因,直接通过智能优化算法实现的设计流程对设计师来说操作难度较大,且交互性不足。为解决上述问题,本研究建立了一个基于灵敏度多目标决策的建筑性能设计专家系统,为建筑师进行建筑性能设计提供了工具。本研究主要的研究内容包括:(1)建立专家系统的知识库。(2)提出了一种基于灵敏度的多准则决策算法SADM,用于搭建专家系统的手动优化系统。该算法使用灵敏度矩阵构造层次分析法(AHP)中的重要度特征向量,通过AHP运算得到能够使当前方案实现性能提升的设计变量排序。(3)将SADM算法与遗传算法(GA)结合,并提出了一种使用目标期望值代替主观权重加权的适应度函数计算方法,从而构造了一种用于多目标建筑性能优化的算法SAGA,用于专家系统的自动优化系统的搭建。(4)在Grasshopper平台中将SADM和SAGA封装并构建完整的专家系统插件。通过两个手动优化案例、一个自动优化案例介绍了该专家系统的工作流程。本研究以天津(寒冷地区)某地一办公建筑为例,利用本研究所建立的专家系统对其建筑能耗、采光、眩光这三项性能指标进行优化设计:(1)对于手动优化系统:邀请了 30位建筑设计专业人士分别在有无SADM建议的情况下对同一初始设计案例进行手动优化。结果表明,当有SADM提供的设计修改建议时,建筑师得到性能达标方案的速度提升了 311.48%以上。证明该系统能够大幅提升设计师修改方案性能的效率,验证了 SADM算法的有效性。(2)对于自动优化系统:使用核心算法SAGA与对比算法GA优化同一个设计方案。SAGA算法在收敛速度、最优解集规模、多样性和有效性上都表现出了更好的性能:在有限的迭代次数中能够提供更多不同的设计方案。该结果证明了自动优化系统能够高效地处理建筑性能多目标优化问题。
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