to the complicated interaction of p

to the complicated interaction of parameter variables, it is difficult to choose input parameter settings that
lead to optimal performance of a given system.
The objective of this study is to propose an optimization method which provides a ranking of façade
design strategies and parameters with a total energy cost result based on triple objectives - heating,
cooling and lighting load. Our goal is to propose an optimal façade design solution to achieve minimum
cost function for heating, cooling and lighting. The minimum cost function could include life-cycle cost,
annual operating costs, or annual energy use [4,5,6] and we only talk about annual energy cost in this
study. For the optimization method, we chose a genetic algorithm which can find the optimal solutions for
the problem, i.e. the solutions that lead to the best compromise among antagonistic objectives. These
results could help architects with decision-making for early design stage. In this application, the variables
are the grid dimensions of the windows and the depth of the shading system.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การโต้ตอบที่ซับซ้อนของตัวแปรพารามิเตอร์ มันเป็นเรื่องยากที่จะเลือกการตั้งค่าพารามิเตอร์สำหรับการป้อนค่าที่ นำไปสู่ประสิทธิภาพสูงสุดของระบบ วัตถุประสงค์ของการศึกษานี้คือการ เสนอวิธีการปรับให้เหมาะสมซึ่งมีการจัดอันดับของอาคาร ออกแบบกลยุทธ์และพารามิเตอร์ที่ มีผลรวมพลังงานค่าใช้จ่ายตามวัตถุประสงค์สำหรับสามท่าน - เครื่องทำความร้อน ระบายความร้อน และแสงสว่างสามารถโหลด เป้าหมายของเราคือการ เสนอวิธีการแก้ปัญหาออกแบบอาคารที่เหมาะสมเพื่อให้ได้ขั้นต่ำ ค่าฟังก์ชันสำหรับเครื่องทำความร้อน ระบายความร้อน และแสงสว่าง ฟังก์ชั่นต้นทุนต่ำสุดอาจรวมถึงต้นทุนวงจรชีวิต ต้นทุนการดำเนินงานประจำปี หรือพลังงานปีใช้ [4,5,6] และเราพูดคุยเกี่ยวกับค่าพลังงานในการนี้ การศึกษา สำหรับวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพ เราเลือกอัลกอริทึมทางพันธุกรรมซึ่งสามารถค้นหาโซลูชันที่เหมาะสมสำหรับ ปัญหา เช่นการแก้ปัญหาที่นำไปสู่การประนีประนอมที่ดีที่สุดในหมู่วัตถุประสงค์ต่อต้าน เหล่านี้ ผลลัพธ์จะช่วยให้สถาปนิกกับการตัดสินใจสำหรับระยะแรก ๆ ของการออกแบบ ในโปรแกรมนี้ ตัวแปร มีตารางขนาดของ windows และความลึกของการแรเงา

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การปฏิสัมพันธ์ที่ซับซ้อนของตัวแปรพารามิเตอร์มันเป็นเรื่องยากที่จะเลือกการตั้งค่าพารามิเตอร์การป้อนข้อมูลที่
นำไปสู่ประสิทธิภาพที่ดีที่สุดของระบบที่กำหนด.
วัตถุประสงค์ของการศึกษานี้คือการเสนอวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพซึ่งมีการจัดอันดับของผนังอาคาร
กลยุทธ์การออกแบบและพารามิเตอร์ที่มีทั้งหมด ผลค่าใช้จ่ายพลังงานขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์สาม - ร้อน,
ระบายความร้อนและโหลดแสง เป้าหมายของเราคือการเสนอวิธีการแก้ปัญหาการออกแบบด้านหน้าที่ดีที่สุดเพื่อให้บรรลุขั้นต่ำ
ฟังก์ชั่นค่าใช้จ่ายสำหรับความร้อนความเย็นและแสง ฟังก์ชั่นใช้จ่ายขั้นต่ำอาจรวมถึงค่าใช้จ่ายในวงจรชีวิต
ต้นทุนการดำเนินงานประจำปีหรือการใช้พลังงานประจำปี [4,5,6] และเราพูดคุยเกี่ยวกับค่าใช้จ่ายพลังงานประจำปีนี้ใน
การศึกษา สำหรับวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพที่เราเลือกวิธีทางพันธุกรรมซึ่งสามารถหาโซลูชั่นที่เหมาะสมที่สุดสำหรับ
ปัญหาที่เกิดขึ้นคือการแก้ปัญหาที่นำไปสู่การประนีประนอมที่ดีที่สุดในวัตถุประสงค์ปฏิปักษ์ เหล่านี้
ผลจะช่วยให้สถาปนิกกับการตัดสินใจสำหรับขั้นตอนการออกแบบต้น ในโปรแกรมนี้ตัวแปรที่
มีขนาดตารางของหน้าต่างและความลึกของระบบการแรเงาที่

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การปฏิสัมพันธ์ที่ซับซ้อนของตัวแปรพารามิเตอร์ มันเป็นเรื่องยากที่จะเลือกการตั้งค่าพารามิเตอร์การป้อนข้อมูลที่ทำให้เกิดประสิทธิภาพสูงสุดของระบบกําหนดให้การศึกษานี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเสนอแนะการเพิ่มประสิทธิภาพวิธีการซึ่งมีการจัดอันดับของเอฟเอ ADE ทาการออกแบบกลยุทธ์และพารามิเตอร์กับต้นทุนพลังงาน ผลตามวัตถุประสงค์ - ความร้อน 3 เท่าเย็นและโหลดไฟ เป้าหมายของเราคือการเสนอที่ดีที่สุดเอฟเอ ADE รวมถึงการออกแบบโซลูชั่นให้น้อยที่สุดฟังก์ชันต้นทุนความร้อน ความร้อน และ แสง ค่าใช้จ่ายในการทำงานต่ำอาจรวมถึงค่าใช้จ่ายวงจรชีวิต ,ค่าใช้จ่ายประจำปี หรือปีใช้ [ พลังงาน 4,5,6 ] และเราเพียง แต่พูดคุยเกี่ยวกับค่าใช้จ่ายด้านพลังงานประจำปีนี้การศึกษา เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของวิธีการที่เราเลือกขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมที่สามารถค้นหาโซลูชั่นที่เหมาะสมสำหรับปัญหา คือ ปัญหาที่นำไปสู่การประนีประนอมที่ดีที่สุดในหมู่วัตถุประสงค์ปฏิปักษ์ เหล่านี้ผลลัพธ์จะช่วยให้สถาปนิกกับการตัดสินใจขั้นตอนการออกแบบก่อน ในโปรแกรมนี้ ตัวแปรมีตารางขนาดของหน้าต่างและความลึกของการแรเงาของระบบ