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线性规划算法在参数化BIM模型优化中的应用

摘要第3-4页
abstract第4-5页
第1章 绪论第9-33页
    1.1 研究背景第9-11页
        1.1.1 智能优化算法的优劣第9-11页
        1.1.2 优化平台的选择第11页
    1.2 国内外研究动态第11-30页
        1.2.1 算法应用动态第11-24页
        1.2.2 优化算法的性能第24-27页
        1.2.3 优化平台第27-30页
    1.3 研究内容与目的第30-31页
        1.3.1 研究内容第30页
        1.3.2 研究意义第30-31页
    1.4 研究方法及技术路线第31-33页
        1.4.1 研究方法第31页
        1.4.2 技术路线第31-33页
第2章 优化平台与算法介绍第33-57页
    2.1 参数化设计插件Dynamo第33-39页
        2.1.1 程序基本介绍第33-36页
        2.1.2 开发基础第36-39页
    2.2 多目标优化插件Optimo第39-44页
        2.2.1 遗传算法第39-41页
        2.2.2 主要功能与节点第41-42页
        2.2.3 代码介绍第42-44页
    2.3 相关理论算法第44-52页
        2.3.1 单纯形算法第44-49页
        2.3.2 分枝定界法第49-52页
    2.4 Microsoft Solver Foundation(MSF)简介第52-55页
        2.4.1 MSF概述第52-53页
        2.4.2 MSF使用特色第53-54页
        2.4.3 SFS简介第54-55页
    2.5 本章小结第55-57页
第3章 线性规划程序开发第57-107页
    3.1 开发准备第57-58页
    3.2 用户节点设计第58-82页
        3.2.1 快速求解模式第58-62页
        3.2.2 逐步求解模式第62-82页
    3.3 代码组织第82-97页
        3.3.1 Variable类第83-85页
        3.3.2 Constraints类第85-86页
        3.3.3 Objective类第86-87页
        3.3.4 Algorithm类第87-88页
        3.3.5 Solver类第88-93页
        3.3.6 PerformanceTest类第93-95页
        3.3.7 Point3D类第95-96页
        3.3.8 Surface类第96-97页
    3.4 求解示例第97-106页
        3.4.1 线性规划问题第97-102页
        3.4.2 非线性规划问题第102-106页
    3.5 本章小结第106-107页
第4章 性能测试与对比第107-129页
    4.1 算法的测试标准第107-108页
    4.2 Matlab对比第108-123页
        4.2.1 G矩阵法第108-113页
        4.2.2 二维圆逼近第113-117页
        4.2.3 三维球逼近第117-123页
    4.3 遗传算法对比第123-127页
    4.4 本章小结第127-129页
第5章 建筑优化案例第129-147页
    5.1 提出问题第129页
    5.2 模型建立第129-135页
        5.2.1 办公建筑标准模型第129-132页
        5.2.2 辐射得热量第132页
        5.2.3 采光与热工约束第132-133页
        5.2.4 模型与程序第133-135页
    5.3 结果与分析第135-145页
        5.3.1 进深第135-136页
        5.3.2 窗墙比第136-138页
        5.3.3 得热量第138-143页
        5.3.4 非线性优化第143-145页
    5.4 本章小结第145-147页
第6章 总结与展望第147-149页
    6.1 总结第147-148页
    6.2 展望第148-149页
参考文献第149-159页
附录第159-165页
科研情况说明第165-167页
致谢第167页

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