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Multi-objective optimization for thermal comfort enhancement and greenhouse gas emission reduction in residential buildings applying retrofitting measures by an Enhanced Water Strider Optimization Algorithm: A case study

強化されたWater Strider最適化アルゴリズムによる住宅改修建物の熱的快適性向上と温室効果ガス排出削減のための多目的最適化：ケーススタディ (AI 翻訳)

Liu B.

Energy Reports📚 査読済 / ジャーナル2021-11-01#省エネ経営インパクト: コスト削減対象セクター: construction
DOI: 10.1016/j.egyr.2021.03.044
原典: https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/85103953049

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本研究は、住宅改修による熱的快適性向上と温室効果ガス排出削減を同時に達成するための多目的最適化手法を提案する。Enhanced Water Strider Optimization Algorithmを用いて、改修対策の最適な組み合わせを探索する。ケーススタディを通じて、提案手法の有効性を示す。

English

This study proposes a multi-objective optimization approach to simultaneously enhance thermal comfort and reduce greenhouse gas emissions in residential buildings through retrofitting measures. An Enhanced Water Strider Optimization Algorithm is used to find optimal combinations of retrofits. A case study demonstrates the effectiveness of the proposed method.

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

📝 gxceed 編集解説 — Why this matters

日本のGX文脈において

日本の住宅部門は2050年カーボンニュートラル達成に向けて省エネ改修の推進が重要であり、本手法は改修投資の優先順位付けに活用できる。また、ZEH基準や省エネ法改正との関連で、改修効果の定量的評価に貢献する。

In the global GX context

Globally, building retrofits are key to meeting climate targets. This optimization approach can help prioritize investments in energy efficiency, aligning with TCFD/ISSB disclosure requirements for climate-related risks and opportunities in the built environment.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a novel metaheuristic for multi-objective building retrofit optimization, useful for further research in energy efficiency and climate mitigation.

🏢実務担当者:Can guide building owners and retrofit planners in selecting cost-effective measures that improve comfort and reduce emissions.

🏛政策担当者:Offers evidence for designing retrofit incentive programs and building codes that balance occupant well-being and decarbonization.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。