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由于全球人口增长和城市化趋势，高层建筑优化变得越来越重要。先前的研究已经证明了高层建筑优化的潜力，但一直专注于将单个楼层的参数用于整个设计；因此，没有考虑到与密集环境影响相关的差异。本研究的第 1 部分介绍了多区域优化 (MUZO) 方法和代理模型 (SM)，它们为整个建筑设计提供了快速准确的预测；因此，SM 可用于优化过程。由于设计过程中涉及大量参数，优化任务仍然具有挑战性。本文介绍了 MUZO 如何使用三种带有自适应惩罚函数的算法来应对大量参数以优化高层建筑的整个设计。使用设置和第 1 部分中开发的 SM，考虑了四网格和斜网格遮阳装置、玻璃类型和建筑形状参数的两种设计方案。MUZO 方法的优化部分报告了空间日光自主性和年度日照量的令人满意的结果，在 20 个优化问题中的 19 个中满足了能源与环境设计领导力标准。为了验证该方法的影响，将优化设计分别与 8748 个和 5832 个典型的四网格和斜网格场景进行了比较，所有楼层均使用相同的设计参数。研究结果表明，MUZO 方法在人口密集的城市地区高层建筑的优化方面提供了显着的改进。
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