基于RF-NSGA-Ⅱ的建筑能耗多目标优化

本文提出一种随机森林–带精英策略的非支配排序遗传算法(RF-NSGA-Ⅱ)相结合的方法,基于建筑外围护结构设计优选进行建筑能耗多目标优化.首先通过建立BIM模型导入DesignBuilder软件,利用正交试验获取建筑外维护结构主要参数与对应能耗的模拟样本集,再将样本数据集用于RF模型预测中进行训练,将训练好的RF回归函数作为适应度函数并作为优化目标之一.在此基础上引入室内热舒适度函数为另一个适应度函数,采用NSGA-II进行多目标优化,得到Pareto前沿解集并从中利用理想点法得到一组多目标最优解.通过本研究可以得出:利用RF对建筑能耗进行预测精度高,所得预测效果好,通过NSGA-II算法和理想点法可以获得满足建筑能耗和舒适度要求的外围护设计参数最优取值,结果与实际相符,效果良好.对实现低建筑能耗和高热舒适度优化具有参考价值.