Dissertação

{en_GB=Single-Objective Optimization for Architecture} {} EVALUATED

{pt=O foco em eficiência tem crescido nos últimos anos e, atualmente, é crítico que os edifícios demonstrem um bom desempenho em diferentes critérios. Esta necessidade leva os arquitetos a explorar (1) projeto algorítmico, que permite a geração de múltiplas variações do projeto, (2) ferramentas de análise, para avaliar o desempenho de um projeto, e (3) algoritmos de optimização, para encontrar a variação do projeto com o melhor desempenho. Existem vários algoritmos de optimização e nem todos são adequados para um determinado problema, contudo Algoritmos Genéticos são frequentemente a primeira e única opção em optimização arquitetural. Isto ocorre porque apesar de existirem algumas frameworks de optimização, a maioria delas necessita de ferramentas de projeto ou análise e apenas oferecem um pequeno subconjunto de algoritmos, o que leva a que o algoritmo mais simples seja a escolha usual. Esta dissertação estuda as abordagens existentes e os algoritmos de optimização para arquitetura. Também propõe uma framework para otimização arquitetural que inclui vários tipos de algoritmos e que implementa num protótipo. O protótipo foi testado utilizando casos de estudo, e os resultados demonstram que os Algoritmos Géneticos não têm um bom desempenho, enquanto que outros algoritmos obtêm melhores resultados. Contudo, os resultados também demonstram que nenhum algoritmo é consistentemente melhor que os restantes, o que sugere que uma framework com vários algoritmos de diferentes tipos deve ser utilizada., en=The focus on efficiency has grown over recent years and, nowadays, it is critical that buildings exhibit good performance regarding different criteria. This need prompts architects to explore (1) algorithmic design approaches, which allow the generation of several design variations, (2) analysis tools, to evaluate a design's performance, and (3) optimization algorithms, to find the best performing variation of a design. Many optimization algorithms exist, and not all of them are adequate for a specific problem, however Genetic Algorithms are frequently the first and only option in architectural optimization. This may be because existing optimization frameworks require the usage of specific design or analysis tools and only offer a small subset of optimization algorithms, which leads to the simplest algorithm being the usual choice. This dissertation studies existing approaches and optimization algorithms for architecture. It also proposes a framework for architectural optimization that includes several types of algorithms and a prototype implementation. This prototype is tested using case studies, and the results show that Genetic Algorithms perform poorly, while other algorithms achieve better results. However, they also show that no algorithm is consistently better than the others, which suggests that a framework with several different types of algorithms should be used.}
{pt=Optimização de Caixa Preta, Optimização Sem Derivadas, Optimização Arquitetural, Projeto Baseado em Performance, Projeto Algorítmico, en=Black-box Optimization, Derivative-free Optimization, Architectural Optimization, Performance-based Design, Algorithmic Design}

Fevereiro 27, 2019, 8:30

Orientação

ORIENTADOR

António Paulo Teles de Menezes Correia Leitão

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Auxiliar