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基于气候的日光性能优化：采用耦合遗传算法与模拟退火优化方法实现建筑开窗与遮阳设计

DOI：10.1177/1420326X19888008 期刊：Indoor and Built Environment 出版年份：2019 更新时间：2025-09-12 10:27:22
摘要： 由于窗体特性对采光性能的影响具有复杂性和非线性特征，多种元启发式优化方法已被应用于高性能玻璃幕墙与遮阳系统设计。然而，由于优化方法的随机特性及其配置差异，不同优化方法所得最优解可能存在差别。本文研究了通过模拟退火算法（SA）与遗传算法（GA）杂交来提高遗传算法可靠性、一致性与鲁棒性的方法，重点考察了SA中不同冷却策略（包括初始温度及各温度下的状态转移机制——该机制通过控制搜索的全面性与收敛加速效果）的影响。基于不同方法所得最优案例目标函数值的均值与方差，对优化方法的可靠性、一致性与鲁棒性进行分析后发现：采用较高初始温度的GA/SA混合算法与单纯GA存在显著差异，且混合算法表现优于GA。
作者： Farshad Kheiri
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

研究通过将遗传算法（GA）与模拟退火算法（SA）进行混合，并考虑SA中不同冷却策略，以提高算法在基于气候的采光性能优化建筑开窗与遮阳设计方面的可靠性、一致性和鲁棒性。

研究成果

GA/SA_II混合方法在五次运行中展现出最低的标准差，在所有不同方法中取得了最佳结果，表明遗传算法的性能有了显著提升。该研究强调了综合调整所有参数对办公空间日光性能的重要性，并建议未来研究探索不同独立参数与目标组合下的各种情况。

研究不足

该研究结果基于每种算法的有限次模拟，且优化结果的随机性表明，增加观测次数将带来更具说服力的对比。此外，基于sDA和ASE的评估可能无法全面反映使用者对室内采光性能的实际评价。

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