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: 54,486,305

 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 (2015 Impact factor 2.884); Số: 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 1.610 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