Home
Giới thiệu
Tài khoản
Đăng nhập
Quên mật khẩu
Đổi mật khẩu
Đăng ký tạo tài khoản
Liệt kê
Công trình khoa học
Bài báo trong nước
Bài báo quốc tế
Sách và giáo trình
Thống kê
Công trình khoa học
Bài báo khoa học
Sách và giáo trình
Giáo sư
Phó giáo sư
Tiến sĩ
Thạc sĩ
Lĩnh vực nghiên cứu
Tìm kiếm
Cá nhân
Nội dung
Góp ý
Hiệu chỉnh lý lịch
Thông tin chung
English
Đề tài NC khoa học
Bài báo, báo cáo khoa học
Hướng dẫn Sau đại học
Sách và giáo trình
Các học phần và môn giảng dạy
Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
Khen thưởng
Thông tin khác
Tài liệu tham khảo
Hiệu chỉnh
Số người truy cập: 107,016,653
So sánh hiệu quả của các thuật tóa tối ưu hóa đa mục tiêu trong giải quyết bài toán thiết kế công trình zero năng lượng
Tác giả hoặc Nhóm tác giả:
Mohamed Hamdy, Anh-Tuan Nguyen, Jan L. M. Hensen
Nơi đăng:
Energy and Buildings (SCI-E Q1, 2015 Impact factor 2.884);
S
ố:
121;
Từ->đến trang
: 57-71;
Năm:
2016
Lĩnh vực:
Khoa học công nghệ;
Loại:
Bài báo khoa học;
Thể loại:
Quốc tế
TÓM TẮT
ABSTRACT
Integrated building design is inherently a multi-objective optimization problem where two or more conflicting objectives must be minimized (e.g., primary energy) and/or maximized (e.g., cost-effectiveness and thermal-comfort) concurrently. Recently, many multi-objective optimization algorithms have been developed; however few of them are tested in solving building design cases.
This paper compares performance of seven commonly-used multi-objective evolutionary optimization algorithms in solving a large-scale cost-optimality nearly zero energy building (nZEB) design problem where more than 1.6
10
solutions would be possible. The compared algorithms include a controlled non-dominated sorting genetic algorithm with a passive archive (pNSGA-II), a multi-objective particle swarm optimization (MOPSO), a two-phase optimization using the genetic algorithm (PR_GA), an elitist non-dominated sorting evolution strategy (ENSES), a multi-objective evolutionary algorithm based on the concept of epsilon dominance (evMOGA), a multi-objective differential evolution algorithm (spMODE-II), and a multi-objective dragonfly algortihm (MODA. The performance is compared in terms of convergence to the Pareto front, repeatability, computational time, number of trade-off solutions, and their contributions to the best obtained solutions.
The optimization results of running each algorithm 20 times with gradually increasing number of evaluations indicated that the PR_GA algorithm had a high repeatability to explore a large area of the solution-space and achieved close-to-optimal solutions with a good diversity. Uncompetitive results were achieved by the ENSES, MOPSO and MODA in most running cases.
© Đại học Đà Nẵng
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn