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 |