Energy is one of the most important

Energy is one of the most important resources used by the modern
society and is the core of the economic and social activities in
the industrialized countries. In recent years, there has been an
enormous increase in the global energy demand due to industrial
development and population growth. In the context of the European
Union efforts to reduce the growing energy expenditure, it
is widely recognized that the building sector has an important role,
accounting about 40% of the total energy consumption and 36% of
the carbon dioxide emission [1]. In addition, most of the energy
used in buildings and construction sectors is produced from fossil
fuels, making them the largest emitter of greenhouse gases on the
planet. According to the U.S. Energy Information Administration,
energy consumption in buildings is dominated almost 57% by heating,
ventilation and air conditioning (HVAC), and lighting [2]. As a
result, buildings energy efficiency improvement has become an
international big deal for designers and researchers given a high
potential for building modifications [3] by incorporating whole
building energy analyses [4] rather than analyzing a building as a
set of disconnected parts [5].Whole building design can help architects
and engineers to determine the amount of cooling, heating,
and lighting loads in order to analyze the characteristics and
energy performance of buildings. Good energy performance of
buildings is generally obtained by selecting more comprehensive
and executive decisions to decrease the energy demand. Building
designers often use whole building energy simulation programs
such as DOE-2, EnergyPlus, ESP-r, eQUEST and TRNSYS to analyze
the thermal and energy behaviors of buildings. In order to evaluate
the energy performance of a building, many effective and important
design parameters must be taken into account. Architectural
parameters are very important in reducing the building energy
consumption; but are difficult to be tackled because of the complicated
and nonlinear interactions of the processes [6]. An approach
known as ‘‘parametric study” may be used to investigate the building
performance. According to this method, the input of each decision
variable is changed to understand its effect on the design
objective functions while all other building parameters are kept
fixed. This technique can be repeated iteratively with other variables.
Although studies are a useful method to explore alternative
design options and to establish parameter dependencies of the
solutions [7], it may be too time consuming and practically impossible
due to the large number of combinations. By coupling an
appropriate optimization procedure with a whole building energy
simulation tool, it is possible to analyze and to optimize buildings
characteristics in less time [8].
Over the past years, considerable research works have been
directed toward simulation-based optimization of building energy
consumption with the overall aim of understanding the most
appropriate building parameters and architectural configurations
to promote its energy efficiency. Nguyen et al. [9] reviewed the
simulation-based optimization methods applied to the building
performance analysis and Bandara and Attalage [6] discussed the
applicability of the optimization methodologies in the building
performance optimization. Brown et al. [10] developed an online
building optimization tool to minimize the energy use in a cost
effective manner and to evaluate the distributed energy generation
alternatives. Chantrelle et al. [11] presented a multi-criteria tool
(MultiOpt) based on the NSGA-II genetic algorithm coupled with
TRNSYS to optimize the buildings renovation. In a similar work,
Tuhus-Dubrow and Krarti [12] developed a genetic algorithm optimization
tool coupled with DOE-2 applied to optimize a building
shape and envelope features. Saporito et al. [13] performed a
multi-parameter study to investigate the heating energy use in
the office buildings using a thermal simulation code, named
APACHE. In another research, Shan [14] provided a methodology
to optimize the building facade with respect to triple objectives
of cooling, heating, and lighting electricity demand to achieve the
minimum annual energy cost. Kusiak et al. [15] presented a datadriven
approach for optimization of a heating, ventilation, and air
conditioning (HVAC) system in an office building using a strength
multi-objective particle swarm algorithm. In addition, Znouda
et al. [16] presented an optimization program that couples genetic
algorithm with a simplified tool for building thermal evaluation
(CHEOPS) with the purpose of minimizing the buildings energy
consumption. Karmellos et al. [17] developed a methodology and
a software tool for optimum prioritization of energy efficiency
measures based on the primary energy consumption and the initial
investment cost criteria in buildings. Moreover, Yu et al.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

พลังงานเป็นทรัพยากรสำคัญที่สุดที่ใช้ โดยความทันสมัยอย่างใดอย่างหนึ่งสังคม และเป็นหลักของกิจกรรมทางเศรษฐกิจ และสังคมในประเทศอุตสาหกรรม ในปีที่ผ่านมา มีการเพิ่มความต้องการพลังงานทั่วโลกเนื่องจากอุตสาหกรรมขนาดใหญ่เติบโตของประชากรและการพัฒนา ในบริบทของยุโรปที่สหภาพพยายามลดรายจ่ายพลังงานเติบโต มันเป็นที่ยอมรับว่า ภาคอาคารมีบทบาทสำคัญบัญชีประมาณ 40% ของการใช้พลังงานรวมและ 36% ของปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ [1] นอกจากนี้ ส่วนใหญ่ของพลังงานใช้ในอาคารและการก่อสร้าง ภาคผลิตจากซากดึกดำบรรพ์เชื้อเพลิง การลำที่ใหญ่ที่สุดของก๊าซเรือนกระจกในการดาวเคราะห์ ตามการบริหารงานข้อมูลพลังงานสหรัฐอเมริกาการใช้พลังงานในอาคารที่ถูกครอบงำเกือบ 57% โดยเครื่องทำความร้อนระบายอากาศและเครื่องปรับอากาศ (HVAC), และแสง [2] เป็นการผล อาคารการปรับปรุงประสิทธิภาพพลังงานได้กลายเป็นการจัดการใหญ่นานาชาติสำหรับนักออกแบบและนักวิจัยให้สูงโอกาสสำหรับการสร้างปรับเปลี่ยน [3] โดยผสมผสานทั้งหมดสร้างพลังงานวิเคราะห์ [4] มากกว่าการวิเคราะห์อาคารเป็นชุดของส่วนต่อ [5] ออกแบบอาคารทั้งหมดสามารถช่วยสถาปนิกและวิศวกรจะกำหนดจำนวนของเครื่องทำความเย็น ความร้อนและไฟโหลดเพื่อวิเคราะห์ลักษณะ และประสิทธิภาพพลังงานของอาคาร ประสิทธิภาพพลังงานที่ดีของอาคารโดยทั่วไปได้มา โดยการเลือกครอบคลุมเพิ่มเติมและการตัดสินใจบริหารเพื่อลดความต้องการพลังงาน อาคารนักออกแบบมักจะใช้ทั้งอาคารโปรแกรมจำลองพลังงานเช่น DOE-2, EnergyPlus, ESP-r, eQUEST และ TRNSYS เพื่อวิเคราะห์พฤติกรรมพลังงานความร้อนของอาคาร เพื่อประเมินสมรรถนะการใช้พลังงานของอาคาร หลายคนสำคัญ และมีประสิทธิภาพพารามิเตอร์การออกแบบต้องนำมาพิจารณา สถาปัตยกรรมพารามิเตอร์ที่มีความสำคัญมากในการลดพลังงานในอาคารการใช้ แต่แก้ได้ยากเนื่องจาก มีความซับซ้อนและการโต้ตอบเชิงเส้นของกระบวนการ [6] แนวทางการเรียกว่าเป็น ''คณิตศาสตร์ศึกษา"อาจถูกใช้เพื่อตรวจสอบอาคารประสิทธิภาพการทำงาน ตามวิธีการนี้ การป้อนข้อมูลการตัดสินใจแต่ละแปรเปลี่ยนความเข้าใจผลกระทบต่อการออกแบบฟังก์ชันวัตถุประสงค์ในขณะที่พารามิเตอร์อาคารอื่น ๆ ทั้งหมดจะถูกเก็บไว้รับการแก้ไข เทคนิคนี้สามารถทำซ้ำซ้ำ ๆ กับตัวแปรอื่น ๆแม้ว่าการศึกษา วิธีการมีประโยชน์ในการสำรวจทางเลือกตัวเลือกการออกแบบและ การสร้างการอ้างอิงพารามิเตอร์ของการโซลูชั่น [7], มันอาจจะใช้เวลามากเกินไป และไม่จริงเนื่องจากการจำนวนมากของชุด โดยเชื่อมต่อการกระบวนการเพิ่มประสิทธิภาพที่เหมาะสมพร้อมทั้งสร้างพลังงานเครื่องมือจำลอง มันเป็นไปได้ใน การวิเคราะห์ และปรับปรุงอาคารลักษณะในเวลาน้อยลง [8]ช่วงปีผ่านมา การทำงานวิจัยมากนำไปสู่การเพิ่มประสิทธิภาพของการสร้างพลังงานแบบจำลองสถานการณ์ปริมาณการใช้ ด้วยจุดมุ่งหมายโดยรวมเข้าใจมากที่สุดพารามิเตอร์อาคารที่เหมาะสมและการกำหนดค่าทางสถาปัตยกรรมเพื่อส่งเสริมการประหยัดพลังงาน เหงียน et al. [9] การตรวจสอบการวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพจำลองที่ใช้กับอาคารวิเคราะห์ประสิทธิภาพ และบันดารา และ Attalage [6] กล่าวถึงการการยอมรับวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพในอาคารเพิ่มประสิทธิภาพการ น้ำตาลร้อยเอ็ด [10] พัฒนาออนไลน์เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพของอาคารเพื่อลดการใช้พลังงานในต้นทุนอย่างมีประสิทธิภาพและ การประเมินการกระจายพลังงานทางเลือก Chantrelle et al. [11] แสดงเครื่องมือแบบหลายเงื่อนไข(MultiOpt) ขึ้นอยู่กับ NSGA II การอัลกอริธึมพันธุกรรมควบคู่กับTRNSYS เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการปรับปรุงอาคาร ในทำงานที่คล้ายกันTuhus-Dubrow และ Krarti [12] พัฒนาปรับอัลกอริทึมทางพันธุกรรมเครื่องมือควบคู่กับ DOE 2 ใช้การปรับปรุงอาคารลักษณะรูปร่างและซองจดหมาย Saporito et al. [13] ดำเนินการศึกษาหลายพารามิเตอร์การตรวจสอบพลังงานความร้อนใช้ในอาคารสำนักงานที่ใช้ความร้อนจำลองรหัส ชื่อAPACHE ในการวิจัยอื่น ชาน [14] มีวิธีการการปรับปรุงผนังอาคารตามวัตถุประสงค์ที่สามทำความเย็น เครื่องทำความร้อน และแสงความต้องการไฟฟ้าเพื่อให้การพลังงานประจำปีขั้นต่ำค่าใช้จ่าย Datadriven การนำเสนอ Kusiak et al. [15]วิธีการเพิ่มประสิทธิภาพ ของเครื่องทำความร้อน ระบายอากาศ อากาศปรับระบบ (HVAC) ในอาคารสำนักงานโดยใช้ความแข็งแรงอัลกอริทึมการฝูงอนุภาคหลายวัตถุประสงค์ นอกจากนี้ Znoudaร้อยเอ็ด [16] นำเสนอโปรแกรมการเพิ่มประสิทธิภาพที่คู่รักทางพันธุกรรมอัลกอริทึม ด้วยเครื่องมืออย่างง่ายสำหรับอาคารประเมินความร้อน(CHEOPS) มีวัตถุประสงค์ในการลดพลังงานในอาคารปริมาณการใช้ Karmellos et al. [17] ได้พัฒนาวิธีการ และเครื่องมือซอฟต์แวร์สำหรับระดับความสำคัญสูงสุดของพลังงานมาตรการการใช้พลังงานหลักและเริ่มต้นลงทุนต้นทุนเงื่อนไขในอาคาร นอกจากนี้ Yu et al

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

พลังงานเป็นหนึ่งในแหล่งข้อมูลที่สำคัญที่สุดที่ใช้โดยที่ทันสมัย
​​สังคมและเป็นหลักของกิจกรรมทางเศรษฐกิจและสังคมใน
ประเทศอุตสาหกรรม ในปีที่ผ่านมาได้มีการ
เพิ่มขึ้นอย่างมากในความต้องการพลังงานทั่วโลกอันเนื่องมาจากอุตสาหกรรม
การพัฒนาและการเติบโตของประชากร ในบริบทของยุโรป
พยายามสหภาพเพื่อลดการใช้พลังงานที่เพิ่มมากขึ้นก็จะ
ได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางว่าภาคอาคารมีบทบาทสำคัญ,
การบัญชีประมาณ 40% ของการใช้พลังงานทั้งหมดและ 36% ของ
การปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ [1] นอกจากนี้ส่วนใหญ่ของพลังงานที่
ใช้ในอาคารและภาคการก่อสร้างที่ผลิตจากฟอสซิล
เชื้อเพลิงทำให้พวกเขาอีซีแอลที่ใหญ่ที่สุดของก๊าซเรือนกระจกบน
ดาวเคราะห์ ตามที่สำนักงานสารสนเทศด้านพลังงานสหรัฐ,
การใช้พลังงานในอาคารที่ถูกครอบงำเกือบ 57% โดยใช้ความร้อน,
การระบายอากาศและเครื่องปรับอากาศ (HVAC) และแสง [2] ในฐานะที่เป็น
ผลมาจากการปรับปรุงอาคารประสิทธิภาพการใช้พลังงานได้กลายเป็น
เรื่องใหญ่ระหว่างประเทศสำหรับนักออกแบบและนักวิจัยที่ได้รับสูง
ที่มีศักยภาพสำหรับการปรับเปลี่ยนอาคาร [3] โดยผสมผสานทั้ง
การวิเคราะห์พลังงานในอาคาร [4] มากกว่าการวิเคราะห์อาคารเป็น
ชุดของชิ้นส่วนการเชื่อมต่อ [5 ] ออกแบบอาคาร .Whole สามารถช่วยให้สถาปนิก
และวิศวกรเพื่อกำหนดจำนวนของการทำความเย็น, เครื่องทำความร้อนที่
และโหลดแสงในการวิเคราะห์ลักษณะและ
พลังงานประสิทธิภาพของอาคาร ประสิทธิภาพการใช้พลังงานที่ดีของ
อาคารจะได้รับโดยการเลือกที่ครอบคลุมมากขึ้นโดยทั่วไป
การตัดสินใจและการบริหารเพื่อลดความต้องการพลังงาน อาคาร
ออกแบบมักจะใช้ทั้งโปรแกรมจำลองพลังงานในอาคาร
เช่น DOE-2, EnergyPlus, ESP-R Equest และ TRNSYS ในการวิเคราะห์
พฤติกรรมความร้อนและการใช้พลังงานของอาคาร เพื่อประเมิน
ประสิทธิภาพการใช้พลังงานของอาคารจำนวนมากที่มีประสิทธิภาพและมีความสำคัญ
พารามิเตอร์การออกแบบจะต้องถูกนำเข้าบัญชี สถาปัตยกรรม
พารามิเตอร์ที่มีความสำคัญมากในการลดการใช้พลังงานอาคาร
การบริโภค แต่เป็นเรื่องยากที่จะท้าทายเนื่องจากความซับซ้อน
ปฏิสัมพันธ์และไม่เชิงเส้นของกระบวนการ [6] วิธีการ
ที่เรียกว่า '' การศึกษาพารา "อาจจะถูกนำมาใช้ในการตรวจสอบอาคาร
ประสิทธิภาพ ตามวิธีการนี้การป้อนข้อมูลของการตัดสินใจของแต่ละ
ตัวแปรที่มีการเปลี่ยนแปลงที่จะเข้าใจผลกระทบต่อการออกแบบ
ฟังก์ชั่นในขณะที่วัตถุประสงค์พารามิเตอร์อาคารอื่น ๆ ทั้งหมดจะถูกเก็บไว้
คงที่ เทคนิคนี้สามารถทำซ้ำซ้ำกับตัวแปรอื่น ๆ .
แม้ว่าการศึกษาเป็นวิธีที่มีประโยชน์ในการสำรวจทางเลือก
ตัวเลือกการออกแบบและสร้างการอ้างอิงพารามิเตอร์ของ
การแก้ปัญหา [7] มันอาจจะใช้เวลานานเกินไปและเป็นไปไม่ได้ในทางปฏิบัติ
เนื่องจากการจำนวนมากของการรวมกัน โดยการแต่งงาน
ขั้นตอนการเพิ่มประสิทธิภาพที่เหมาะสมกับการใช้พลังงานทั้งอาคาร
เครื่องมือจำลองก็เป็นไปได้ในการวิเคราะห์และเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพอาคาร
ลักษณะในเวลาน้อย [8].
ในช่วงหลายปีที่ผ่านมามากงานวิจัยที่ได้รับการ
มุ่งไปที่การเพิ่มประสิทธิภาพการจำลองที่ใช้ในการสร้างพลังงาน
การบริโภคโดยมีวัตถุประสงค์โดยรวมของการทำความเข้าใจมากที่สุด
พารามิเตอร์อาคารที่เหมาะสมและการกำหนดค่าสถาปัตยกรรม
เพื่อส่งเสริมประสิทธิภาพการใช้พลังงานของมัน เหงียน, et al [9] ทบทวน
วิธีการเพิ่มประสิทธิภาพการจำลองที่ใช้นำไปใช้กับการสร้าง
การวิเคราะห์ประสิทธิภาพการทำงานและบัญดาราและ Attalage [6] กล่าวถึง
การบังคับใช้ของวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพในอาคาร
เพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน บราวน์, et al [10] การพัฒนาออนไลน์
เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพของอาคารเพื่อลดการใช้พลังงานในค่าใช้จ่าย
อย่างมีประสิทธิภาพและการประเมินการกระจายการผลิตพลังงาน
ทางเลือก Chantrelle et al, [11] นำเสนอเครื่องมือหลายเกณฑ์
(MultiOpt) ขึ้นอยู่กับขั้นตอนวิธีพันธุกรรม NSGA-II ควบคู่ไปกับการ
TRNSYS เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการปรับปรุงอาคาร ในการทำงานที่คล้ายกัน
Tuhus-Dubrow และ Krarti [12] การพัฒนาเพิ่มประสิทธิภาพขั้นตอนวิธีพันธุกรรม
เครื่องมือควบคู่กับ DOE-2 นำมาใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพอาคาร
รูปร่างและคุณสมบัติซองจดหมาย Saporito et al, [13] ดำเนินการ
ศึกษาหลายพารามิเตอร์ในการตรวจสอบการใช้พลังงานความร้อนใน
อาคารสำนักงานโดยใช้รหัสการจำลองความร้อนชื่อ
APACHE ในงานวิจัยอื่นฉาน [14] จัดให้มีวิธีการ
ที่จะเพิ่มประสิทธิภาพของอาคารอาคารที่เกี่ยวกับวัตถุประสงค์สาม
ของการทำความเย็น, เครื่องทำความร้อนและความต้องการไฟฟ้าแสงสว่างเพื่อให้เกิดการ
ประหยัดค่าใช้จ่ายพลังงานประจำปีขั้นต่ำ Kusiak et al, [15] นำเสนอ datadriven
วิธีการสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพของเครื่องทำความร้อน, การระบายอากาศและเครื่อง
ปรับอากาศ (HVAC) ระบบในอาคารสำนักงานโดยใช้ความแข็งแรง
หลายวัตถุประสงค์ขั้นตอนวิธีการจับกลุ่มอนุภาค นอกจากนี้ Znouda
et al, [16] นำเสนอโปรแกรมการเพิ่มประสิทธิภาพทางพันธุกรรมว่าคู่
อัลกอริทึมด้วยเครื่องมือที่ง่ายสำหรับการสร้างการประเมินผลความร้อน
(CHEOPS) โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อลดการใช้พลังงานอาคาร
การบริโภค Karmellos et al, [17] การพัฒนาวิธีการและ
เครื่องมือซอฟต์แวร์สำหรับการจัดลำดับความสำคัญสูงสุดของประสิทธิภาพการใช้พลังงาน
มาตรการอยู่บนพื้นฐานของการใช้พลังงานหลักและเริ่มต้น
เกณฑ์ค่าใช้จ่ายในการลงทุนในอาคาร นอกจากนี้ Yu et al,

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

พลังงานเป็นหนึ่งในที่สำคัญที่สุด การใช้ทรัพยากร โดยที่ทันสมัยสังคมและเป็นแกนหลักของเศรษฐกิจและสังคมในประเทศอุตสาหกรรม ใน ปี ล่าสุด มีมหาศาลเพิ่มขึ้นในความต้องการพลังงานทั่วโลก เนื่องจากอุตสาหกรรมการพัฒนาและการเติบโตของประชากร . ในบริบทของยุโรปความพยายามที่จะลดการใช้พลังงานของสหภาพเติบโต ,ได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางว่าภาคอาคารมีบทบาทสำคัญบัญชีประมาณ 40% ของการใช้พลังงานทั้งหมด และร้อยละ 36 ของการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ [ 1 ] นอกจากนี้ส่วนใหญ่ของพลังงานที่ใช้ในอาคารและการก่อสร้าง ผลิตจาก ฟอสซิลเชื้อเพลิงให้อีซีที่ใหญ่ที่สุดของก๊าซเรือนกระจกในดาวเคราะห์ ตามข้อมูลการบริหารพลังงานสหรัฐการใช้พลังงานในอาคารถูกครอบงำเกือบร้อยละ 57 โดยความร้อนระบบระบายอากาศ และระบบปรับอากาศ ( HVAC ) และแสง [ 2 ] เป็นผลของการปรับปรุงอาคารพลังงานอย่างมีประสิทธิภาพได้กลายเป็นใหญ่ระหว่างประเทศสำหรับนักออกแบบและนักวิจัยได้รับสูงศักยภาพในการปรับเปลี่ยนอาคาร [ 3 ] โดยผสมผสานทั้งวิเคราะห์พลังงานในอาคาร [ 4 ] มากกว่าการวิเคราะห์อาคารเป็นชุดเชื่อมต่อชิ้นส่วน [ 5 ] . การออกแบบอาคารทั้งหมดจะช่วยให้สถาปนิกและวิศวกรเพื่อตรวจสอบปริมาณของความร้อน ความและแสงโหลดเพื่อวิเคราะห์ลักษณะและประสิทธิภาพพลังงานของอาคาร พลังงานประสิทธิภาพดีอาคารโดยทั่วไปจะได้รับโดยการเลือกที่ครอบคลุมมากขึ้นและผู้บริหารในการตัดสินใจเพื่อลดความต้องการพลังงาน อาคารนักออกแบบมักจะใช้พลังงานทั้งอาคารจำลองโปรแกรมเช่น doe-2 แผงรับ esp-r equest , , , และ trnsys วิเคราะห์พฤติกรรมทางความร้อนและพลังงานของอาคาร เพื่อที่จะประเมินประสิทธิภาพพลังงานของอาคาร ที่มีประสิทธิภาพ และที่สำคัญหลายพารามิเตอร์การออกแบบที่ต้องนำมาพิจารณา สถาปัตยกรรมพารามิเตอร์ที่สำคัญในการลดพลังงานในอาคารการบริโภค แต่ยากที่จะแก้ได้ เพราะมันซับซ้อนมากและไม่เชิงเส้นการปฏิสัมพันธ์ของกระบวนการ [ 6 ] เป็นวิธีการเรียกว่า " เรียน " "parametric อาจจะใช้ในการตรวจสอบอาคารผลการปฏิบัติงาน ตามวิธีนี้การป้อนข้อมูลของแต่ละการตัดสินใจแปรเปลี่ยนเป็นเข้าใจผลกระทบต่อการออกแบบฟังก์ชันเป้าหมายในขณะที่อาคารอื่น ๆค่าเก็บไว้ถาวร เทคนิคนี้สามารถทำซ้ำซ้ำกับตัวแปรอื่น ๆแม้ว่าการศึกษาเป็นวิธีที่มีประโยชน์ที่จะสำรวจทางเลือกการออกแบบและสร้างการพึ่งพาตัวเลือกพารามิเตอร์ของโซลูชั่น [ 7 ] , มันอาจจะเกินไปเวลานาน และแทบจะเป็นไปไม่ได้เนื่องจากตัวเลขขนาดใหญ่ของชุด เปิดตัวเป็นขั้นตอนการเพิ่มประสิทธิภาพที่เหมาะสมกับอาคารทั้งหมดเป็นพลังงานเครื่องมือจำลอง , มันเป็นไปได้ เพื่อวิเคราะห์และปรับปรุงอาคารลักษณะในเวลาที่น้อยกว่า [ 8 ]กว่าปีที่ผ่านมางานวิจัยมากได้รับการเพิ่มประสิทธิภาพของพลังงานที่ใช้โดยตรงไปยังอาคารใช้กับเป้าหมายโดยรวมของความเข้าใจมากที่สุดพารามิเตอร์ที่เหมาะสมและรูปแบบสถาปัตยกรรมอาคารเพื่อส่งเสริมประสิทธิภาพการใช้พลังงานของ เหงียน et al . [ 9 ] ดูการจำลองโดยใช้วิธีการเพิ่มประสิทธิภาพที่ใช้กับอาคารการวิเคราะห์ประสิทธิภาพและดารา และ attalage [ 6 ] กล่าวถึงการประยุกต์ใช้วิธีการที่เหมาะสมในการสร้างการเพิ่มประสิทธิภาพการปฏิบัติงาน สีน้ำตาล et al . [ 10 ] การพัฒนาแบบออนไลน์สร้างเพิ่มประสิทธิภาพเครื่องมือเพื่อลดการใช้พลังงานในค่าใช้จ่ายอย่างมีประสิทธิภาพและเพื่อประเมินการกระจายพลังงานรุ่นทางเลือก chantrelle et al . [ 11 ] แสดงหลายเกณฑ์ เครื่องมือ( multiopt ) ตาม nsga-ii ขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรมควบคู่กับtrnsys เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของอาคารปรับปรุงใหม่ ในการทำงานที่คล้ายกันtuhus ดอโบร และ krarti [ 12 ] พัฒนาเพิ่มประสิทธิภาพของขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรมเครื่องมือที่ใช้ในการเพิ่มประสิทธิภาพ doe-2 ควบคู่กับอาคารรูปร่างและซองคุณสมบัติ ซาพอริโต้ et al . [ 13 ] แสดงหลายพารามิเตอร์ศึกษาเพื่อศึกษาการใช้พลังงานในความร้อนสำนักงานอาคารโดยใช้รหัสการจำลองเชิงความร้อน ที่ชื่อApache ในงานวิจัยอื่น ฉาน [ 14 ] ให้วิธีการเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของอาคารด้วยความเคารพวัตถุประสงค์สามซุ้มความเย็น ความร้อน และไฟฟ้าแสงสว่าง เพื่อให้บรรลุความต้องการค่าใช้จ่ายพลังงานต่อปีขั้นต่ำ kusiak et al . [ 15 ] เสนอ datadrivenวิธีการสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพของความร้อน การระบาย อากาศปรับอากาศ ( HVAC ) ระบบในอาคารสำนักงานโดยใช้แรงฝูงอนุภาคหลายขั้นตอนวิธีการ นอกจากนี้ znoudaet al . [ 16 ] นำเสนอการเพิ่มประสิทธิภาพโปรแกรมทางพันธุกรรมที่คู่รักวิธีที่ง่ายเพื่อสร้างความร้อนเครื่องมือการประเมินผล( cheops ) กับวัตถุประสงค์ของการใช้พลังงานอาคารการบริโภค karmellos et al . [ 17 ] พัฒนาวิธีการเป็นเครื่องมือซอฟต์แวร์สำหรับการสูงสุดของประสิทธิภาพการใช้พลังงานมาตรการที่ใช้ในการใช้พลังงานปฐมภูมิ และเริ่มต้นเกณฑ์การลงทุนในอาคาร นอกจากนี้ ยู et al .