due to the complicated interaction

due 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:

เนื่องจากการโต้ตอบที่ซับซ้อนของตัวแปรพารามิเตอร์ มันเป็นเรื่องยากที่จะเลือกการตั้งค่าพารามิเตอร์สำหรับการป้อนค่าที่นำไปสู่ประสิทธิภาพสูงสุดของระบบวัตถุประสงค์ของการศึกษานี้คือการ เสนอวิธีการปรับให้เหมาะสมซึ่งมีการจัดอันดับของอาคารออกแบบกลยุทธ์และพารามิเตอร์ที่ มีผลรวมพลังงานค่าใช้จ่ายตามวัตถุประสงค์สำหรับสามท่าน - เครื่องทำความร้อนระบายความร้อน และแสงสว่างสามารถโหลด เป้าหมายของเราคือการ เสนอวิธีการแก้ปัญหาออกแบบอาคารที่เหมาะสมเพื่อให้ได้ขั้นต่ำค่าฟังก์ชันสำหรับเครื่องทำความร้อน ระบายความร้อน และแสงสว่าง ฟังก์ชั่นต้นทุนต่ำสุดอาจรวมถึงต้นทุนวงจรชีวิตต้นทุนการดำเนินงานประจำปี หรือพลังงานปีใช้ [4,5,6] และเราพูดคุยเกี่ยวกับค่าพลังงานในการนี้การศึกษา สำหรับวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพ เราเลือกอัลกอริทึมทางพันธุกรรมซึ่งสามารถค้นหาโซลูชันที่เหมาะสมสำหรับปัญหา เช่นการแก้ปัญหาที่นำไปสู่การประนีประนอมที่ดีที่สุดในหมู่วัตถุประสงค์ต่อต้าน เหล่านี้ผลลัพธ์จะช่วยให้สถาปนิกกับการตัดสินใจสำหรับระยะแรก ๆ ของการออกแบบ ในโปรแกรมนี้ ตัวแปรตารางขนาดของ windows และความลึกของการแรเงา

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

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