کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
4918771 1428936 2017 11 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Ant colony algorithm for building energy optimisation problems and comparison with benchmark algorithms
ترجمه فارسی عنوان
الگوریتم کلونی مورچه برای ایجاد مشکلات بهینه سازی انرژی و مقایسه آن با الگوریتم های معیار
کلمات کلیدی
معیار سنجش الگوریتم بهینه سازی، بهینه سازی ساختمان، بهینه سازی کلینیک مورچه، بهینه سازی ذرات ذرات، ساختمان تجاری استرالیا،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی انرژی انرژی های تجدید پذیر، توسعه پایدار و محیط زیست
چکیده انگلیسی
In this paper, Ant Colony Optimisation for continuous domain (ACOR) is developed and applied to optimise a commercial building in Australia. The results for a typical commercial building showed that optimisation can achieve an additional energy savings of more than 11.4%, even after some common energy saving measures were implemented (e.g. double pane windows). The performance of ACOR was compared to three benchmark optimisation algorithms: Nelder-Mead (NM) algorithm, Particle Swarm Optimisation with Inertia Weight (PSOIW) and the hybrid Particle Swarm Optimisation and Hooke-Jeeves (PSO-HJ). This comparison showed that ACOR was able to consistently find better solutions in less time than the benchmark algorithms. The findings demonstrate that ACOR can further facilitate the design of low-energy buildings.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Energy and Buildings - Volume 154, 1 November 2017, Pages 404-414
نویسندگان
, , , ,