近年来我国城市化进程不断加快,建筑业得到迅猛发展,随着人们物质和生活品质的改善,对建筑面积、居住环境和舒适度等条件的要求不断提高,导致能源消耗持续上升,因此建筑行业的节能降耗工作刻不容缓。对于建设项目而言,能源消耗贯穿规划设计、建设施工和运行维护全生命周期。本文以建设项目全生命周期节能驱动机制和多目标优化策略为研究对象:首先,通过科学计量学领域的可视化知识图谱,界定和识别建设项目全生命周期节能影响因素;其次,运用结构方程模型分析各因素对节能动力的影响路径和作用关系,探究建设项目全生命周期节能驱动机制;在此基础上,从可持续发展理论的社会、自然和经济三个维度出发,提出建设项目节能多目标优化策略;最后,通过工程项目案例验证优化策略的科学性和可行性。结果表明,建立的结构方程模型能客观反映建设项目全生命周期节能驱动机制,提出的建筑能耗、采光和成本多目标优化策略能获得平衡多性能目标的非支配解和进行成本预测。论文开展的研究工作主要包括以下几个方面:(1)在文献研究的基础上,运用科学计量学的方法对Web of Science和中国知网数据库中的文献进行可视化分析,使用Citespace分别绘制了国际、国内建设项目节能研究知识图谱。通过关键词共现分析和聚类分析,对全生命周期节能影响因素进行了识别和界定,构建了政府政策、节能技术、节能认知和设施管理对节能动力作用的理论模型。(2)根据实证研究的步骤和方法,开发了节能影响因素的测量量表,并对江苏省内从事建设项目管理和相关专业背景人员进行问卷调查。利用SPSS和AMOS等统计分析工具对调研样本进行了描述性统计、信度和效度检验,借助因子分析识别出影响建设项目全生命周期节能的5个因子,共包含33个二级测量指标。通过相关性分析、拟合指标检验和修正,最终构建出建设项目节能驱动的结构方程模型。利用修正后的模型和理论模型对研究假设进行检验,厘清了建设项目全生命周期政府政策、节能技术、节能认知和设施管理对节能动力的影响路径和作用机制。(3)在实证研究的基础上,从建设项目可持续发展的社会、自然和经济维度出发,确立以降低能耗为自然维度目标,以采光性能为社会维度目标,以项目成本为经济维度目标的建设项目节能多目标优化模型。通过BIM技术、参数化驱动和云计算等方法进行建筑能耗和采光模拟,研究了不同参量因素下建筑能耗和采光性能的变化机理。(4)针对本文提出的多目标优化模型,以Optimo作为优化引擎,分析NSGA-II算法在经典多目标优化问题上的收敛性、多样性和局限性;提出包括BIM模型建立、参数化驱动开发、建筑性能模拟、多目标优化设计、帕累托前沿分析、节能决策和评估6个步骤的基于NSGA-II算法的建筑性能多目标优化策略;并采用遗传算法改进BP-神经网络,实现成本预测的神经网络模型。(5)以某会展中心项目为例,选取窗墙比、建筑朝向、窗高、玻璃材质和墙体材质等设计参量,通过Dynamo参数化驱动BIM模型进行基于NSGA-II算法的项目能耗、采光性能优化,结果表明优化过程的收敛效果较好,并计算出平衡多性能目标要求的非支配解。将优化结果作为神经网络的输入数据进行训练,结果表明训练数据的迭代误差较小,可用于项目成本的预测分析。论文从工程项目管理视角厘清了全生命周期节能影响因素的作用路径并探究了节能驱动机制,并在实证研究的基础上,提出融合BIM技术、参数化驱动、云计算、遗传算法和神经网络进行建筑能耗、采光和成本多目标优化的策略,实现了定性和定量研究相结合的复合权衡节能调控,提升了我国建筑节能研究的信息化水平。该论文有图89幅,表55个,参考文献353篇。