Dissertação

{en_GB= Optimization of Time-Consuming Objective Functions: Derivative-Free Approaches and their Application in Architecture} {} EVALUATED

{pt=O sector da construção representa uma grande pegada económica e ambiental. A optimização baseada no desempenho de edifícios pode minimizar este impacto ao combinar (1) abordagens algorítmicas, para geração de múltiplas variações de design de um edifício, (2) ferramentas de simulação, para avaliar o desempenho de um design em relação a vários aspectos, e (3) algoritmos de optimização para procurar os designs mais eficientes. Apesar da existência de vários algoritmos de optimização, a sua aplicação a problemas em arquitectura não foi muito explorada, levando os arquitectos a optarem por algoritmos facilmente acessíveis e simples. No entanto, estes raramente são as melhores escolhas para resolver problemas específicos, especialmente, porque para avaliar os designs é necessário recorrer a simulações computacionalmente pesadas. Consequentemente, a má escolha destes algoritmos leva a tempos de execução inaceitáveis e a designs menos eficientes. Esta dissertação foca-se em algoritmos especialmente projectados para problemas de optimização baseados em simulação. Em particular, nós desenvolvemos e avaliamos uma framework de optimização no contexto de três casos de estudo em arquitectura que envolvem a optimização único e múltiplo objectivo de vários aspetos dos edifícios. Os resultados revelam o impacto da escolha do algoritmo na qualidade das soluções e no tempo total de execução. Assim, diferentes algoritmos devem ser testados de modo a determinar aquele que melhor satisfaz um problema de optimização. Finalmente, esta dissertação demonstra os benefícios da optimização para reduzir o impacto do sector de construção e motiva a sua introdução como uma fase indispensável no processo de design arquitectónico., en=The building sector presents one of the largest economic and environmental footprints. Building performance optimization can minimize this impact by combining (1) algorithmic approaches, to generate multiple building design variants, (2) simulation tools, to evaluate building's performance regarding distinct aspects, and (3) optimization algorithms, to seek more efficient building designs. Unfortunately, despite the existence of several optimization algorithms, their application to architectural optimization problems is not well-studied and this often drives architects towards the application of the simplest available algorithm. However, this rarely is the most efficient option for addressing a specific problem, in particular, due to the time-intensive simulations required to evaluate building designs. As a result, poor algorithm selection might lead to unacceptable optimization times and less efficient designs. This dissertation addresses optimization algorithms specifically tailored for handling simulation-based optimization problems. In particular, we develop and assess an optimization framework in the context of three architectural case studies involving single- and multi-objective optimization of simulation-based lighting, structural, and cost aspects of buildings. Obtained results reveal that solutions' quality and the time spent in optimization are strongly dependent on the algorithm's choice. Thus, different algorithms should be tested in order to determine the one that better fits an optimization problem. Finally, this dissertation shows the benefits of optimization to reduce the impact of the building sector and motivates its introduction as an indispensable phase of the architectural design process.}
{pt=Optimização Livre de Derivadas, Optimização Único Objectivo, Optimização Múltiplos Objectivos, Optimização Algorítmica, Design Algorítmico, Análise Algorítmica, en=Derivative-Free Optimization, Single-Objective Optimization, Multi-Objective Optimization, Algorithmic Optimization, Algorithmic Design, Algorithmic Analysis}

junho 5, 2019, 9:0

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

ORIENTADOR

António Paulo Teles de Menezes Correia Leitão

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Auxiliar