Comparison between two genetic algorithms minimizing carbon footprint of energy and materials in a residential building

The emergence of building performance optimization is recognized as a way to achieve sustainable building designs. In this paper, the problem consists in minimizing simultaneously the emissions of greenhouse gases (GHG) related to building energy consumption and those related to building materials. This multi-objective optimization problem involves variables with different hierarchical levels, i.e. variables that can become obsolete depending on the value of the other variables. To solve it, NSGA-II is compared with an algorithm designed specifically to deal with hierarchical variables, namely sNSGA. Evaluation metrics such as convergence, diversity and hypervolume show that both algorithms handle hierarchical variables, but the analysis of the Pareto front confirms that in the present case, NSGA-II is better to identify optimal solutions than sNSGA. All the optimal solutions are made of buildings with wooden envelopes and relied either on heat pumps or on electrical heaters for proving heating

Optimisation multi-objectif de bâtiments en bois : vers le net-zéro en énergie et en carbone sur la vie du bâtiment

Le secteur du bâtiment au Canada est responsable de plus de 16% des émissions de gaz à effet de serre (GES) et de 30% de la consommation énergétique. À l’échelle mondiale, cela s’élève à 30% pour les émissions de GES et à 40% en ce qui a trait à la consommation énergétique. Ce secteur a donc un rôle majeur à jouer dans la lutte aux changements climatiques et pour la transition énergétique. L’optimisation multi-objectif fait partie des méthodes de conception reconnues par les scientifiques pour son fort potentiel d’amélioration de la durabilité des bâtiments résidentiels et commerciaux. Depuis le début des années 90, son utilisation dans le domaine n’a cessé de s’accroitre. Des algorithmes d’optimisation sont en continuel développement afin de résoudre efficacement des problèmes de conception dont les exigences sont toujours plus complexes. L’objectif de cette thèse est donc de développer et d’évaluer une méthodologie d’optimisation pour la conception de bâtiments durables tenant compte simultanément d’un ensemble de variables hétérogènes et d’objectifs contradictoires. Les solutions proposées sont complémentaires aux recherches les plus avancées dans le domaine de l’optimisation multi-objectif. Dans un premier temps, une analyse de sensibilité globale est appliquée à 30 variables de conception influençant divers critères de performances relatifs à la consommation énergétique et au confort d’un bâtiment commercial. Trois méthodes d’analyse de sensibilité sont utilisées : Coefficients de régression standard, coefficients de régression partielle par le rang et les indices de Sobol. L’analyse des résultats montre que les 3 techniques mènent à des conclusions similaires. Le rang en ce qui a trait à l’importance des variables est semblable pour chacune des techniques et pour chacune des fonctions évaluées. Les principales interactions entre variables de conception ont été identifiées avec les indices de Sobol de second ordre. Cette première analyse permet d’éliminer certaines variables qui ont peu d’impact sur les critères de performances. De plus, un cadre de conception s’apparentant à une approche de conception traditionnelle a été adopté dans lequel des variables de conception sont définies de façon séquentielle. Une seconde analyse de sensibilité a été appliquée à chacune des phases du processus, en faisant l’hypothèse que les variables définies dans une phase antérieure ont une valeur fixe, soit celle du bâtiment réel. L’analyse des résultats démontre que les méthodes de conception séquentielles tendent à réduire la possibilité d’obtenir des solutions à faible consommation énergétique. Dans un deuxième temps, le problème d’optimisation suivant est formulé : la minimisation simultanée des émissions de gaz à effet de serre résultantes de la consommation énergétique d’un bâtiment résidentiel et de celles résultantes des matériaux de construction. Ce problème implique des variables se situant à différents niveaux hiérarchiques, dont certaines peuvent devenir obsolètes selon la valeur prise par une autre variable. Un algorithme considérant cette particularité est développé et comparé à l’algorithme NSGA-II. Des indicateurs de performances (e.g. convergence et diversité) montrent que les deux algorithmes parviennent à résoudre ce problème. L’analyse du front de Pareto confirme, dans le cas présent, que l’algorithme NSGA-II est finalement plus performant dans l’identification de solutions optimales. L’ensemble des solutions optimales obtenues se définit par des bâtiments utilisant une enveloppe en bois. De plus, le système de chauffage sélectionné pour chacune des solutions repose soit sur l’utilisation d’une pompe à chaleur, soit sur l’utilisation de radiateurs électriques. Finalement, l’étude de cas du bâtiment résidentiel est reprise afin d’évaluer la performance de deux modes de conception : processus de conception séquentiel et processus de conception intégré. Avec l’approche intégrée, 39 variables de conception reliées à l’architecture du bâtiment ainsi qu’aux systèmes CVAC-R sont optimisées simultanément. Dans l’approche séquentielle, les variables architecturales sont d’abord optimisées. Plusieurs solutions optimales sont alors sélectionnées pour la deuxième phase d’optimisation qui se focalisera sur des paramètres relatifs aux systèmes de chauffage. La minimisation de l’empreinte environnementale, du cout sur le cycle de vie et la maximisation du confort thermique sont optimisés simultanément par l’algorithme NSGA-II. Avec seulement 100 heures de temps de calcul, l’approche holistique a mis en lumière 59% des solutions optimales alors qu’il a fallu 765 heures pour trouver 41% des solutions optimales avec l’approche séquentielle. La comparaison démontre les effets négatifs et irréversibles qu’il y a dans la prise de décision dès les phases préliminaires de conception. La méthodologie proposée dans ces travaux de thèse permet donc d’augmenter l’efficacité à trouver des solutions optimales

Population-based techniques for the multiple objective optimisation of sandwich materials and structures

Sandwich materials, consisting of two thin, stiff facings separated by a low density core, can be used to produce structures that are both light and flexurally rigid. Such assemblies are attractive for applications in transport and construction. However, their optimisation is rarely straightforward. Not only is this due to the complex equations that govern their mechanics, but also because multiple design variables and objectives are often present. The work in this thesis identifies population-based optimisation techniques as a novel solution to this challenge. Three of these techniques have been developed in MATLAB specifically for this purpose and are based on particle swarm optimisation (sandwichPSO), ant colony optimisation (sandwichACO), and simulated annealing (sandwichSA). To assess their suitability, a benchmark problem considered the application of these techniques to a multiple objective sandwich beam optimisation. Optimised for stiffness mass and cost, a selection of 16 materials for both facing and core were available. Several constraints were also present. The sandwichACO technique demonstrated superior ability as it was able to obtain all optimal solutions in most cases. However, the sandwichPSO and sandwichSA techniques struggled to identify local optimum solutions for the multi-ply, fibre-reinforced polymer sandwich facing laminates. A further case study then applied sandwichACO to the optimisation of a sandwich plate for a rail vehicle floor panel. In addition to the benchmark, the problem was extended to include 40 materials. Also, the material and thickness of the top face was allowed to be different to the bottom. Furthermore, orthotropic fibre-reinforced facing constructions were included, as well as a localised load constraint. A broad range of optimal solutions were identified for the applied minimum mass and cost objectives. Sandwich constructions provided a significant (approximately 40%) saving in both mass and cost compared to the existing plywood design. More significant mass saving designs were also identified (of over 40%), but with a cost premium. Overall, population-based techniques have demonstrated successful application to the design of sandwich materials and structures.EThOS - Electronic Theses Online ServiceNewRail : School of Mechanical and Systems Engineering, Newcastle University : Royal Academy of EngineeringGBUnited Kingdo

Populações baseadas em multisets para algoritmos evolutivos

Os algoritmos evolutivos simulam a evolução natural de uma população de indivíduos aplicando iterativamente operadores genéticos, recombinação, mutação e seleção dos mais aptos. O processo evolutivo pode ser visto como um processo de otimização. Nesse caso, os indivíduos representam soluções do problema e as variáveis do problema são codificados no equivalente aos genes. Estes algoritmos podem ser facilmente implementados e existem variantes especializadas para resolver várias classes de problemas. Uma das maiores dificuldades apresentadas por estes algoritmos é a convergência prematura da população para soluções sub-ótimas antes do espaço de procura ser devidamente explorado. Várias estratégias foram desenvolvidas para reduzir este risco e, neste trabalho, estudamos a possibilidade de substituir a representação da população. Tradicionalmente as populações são representadas como coleções de indivíduos e nesta tese propomos a sua substituição por um multiconjunto (multiset). Esta nova forma de representação das populações, que denominamos multipopulações, permite manipular um conjunto de genomas e os seus clones, multi-indivíduos, de uma forma muito eficiente. Adaptamos o processo evolutivo para otimizar multipopulações, estudamos o seu comportamento em vários tipos de algoritmos e problemas e desenvolvemos operadores genéticos especializados para trabalhar com a nova representação. Em resultado disso obtemos uma forma inovadora de manter uma elevada diversidade genética na população. As experiências realizadas permitiram-nos compreender melhor a dinâmica que a nova representação introduz no processo evolutivo e mostrar a sua eficácia.Evolutionary algorithms simulate the natural evolution of a population of individuals by iteratively applying genetic operators, recombination, mutation and selection of the fittest. The evolutionary process can be viewed as an optimization process. In this case, individuals represent problem solutions and the problem variables are encoded in that equivalent to the gene. These algorithms can be easily implemented and there are specialized variants to solve different classes of problems. One of the biggest difficulties presented by these algorithms is the premature convergence of the population to suboptimal solutions before the search space is properly explored. Several strategies were developed to reduce this risk and, in this thesis, we studied the possibility of replacing the representation of the population. Traditionally populations are represented as collections of individuals and in this thesis we propose its replacement by a multiset. This new form of population representation, which we call multipopulations, allows manipulating a set of genomes and their clones, multi-individuals, in a very efficient way. We adapt the evolutionary process to optimize multipopulations, study their behavior on various types of algorithms and problems, and develop specialized genetic operators to work with the new representation. As a result, we get an innovative way to maintain a high genetic diversity in the population. The experiments allowed us to better understand the dynamics that the new representation introduces in the evolutionary process and show its effectiveness

Reticulate Evolution: Symbiogenesis, Lateral Gene Transfer, Hybridization and Infectious heredity

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