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Multi-objective automatic optimization design of low-carbon courtyard landscape based on NSGA-II algorithm: a case study of the Guangdong-Hong Kong-Macao greater bay area

NSGA-IIアルゴリズムに基づく低炭素中庭景観の多目的自動最適化設計：粤港澳大湾区を事例として (AI 翻訳)

Qiuhong Lai, Guoqiang Zhan

Scientific Reports📚 査読済 / ジャーナル2026-07-31#エネルギー転換Origin: CN対象セクター: construction
DOI: 10.1038/s41598-026-63737-z
原典: https://doi.org/10.1038/s41598-026-63737-z

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文はNSGA-IIアルゴリズムを用いて低炭素中庭景観の多目的最適化設計を自動化する手法を提案し、粤港澳大湾区を事例に適用する。炭素排出削減と景観機能の両立を目指す設計支援に寄与する。

English

This paper proposes a multi-objective automatic optimization method for low-carbon courtyard landscape design using the NSGA-II algorithm, applied to the Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area. It aims to balance carbon emission reduction with landscape functionality, offering a design support tool.

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

日本では都市緑化やランドスケープ設計における脱炭素化が注目されており、本手法は設計プロセスの効率化と炭素削減の両立に示唆を与える。ただし、日本の規制や気候条件への適用には追加の検討が必要。

In the global GX context

Globally, this work contributes to the growing field of AI-assisted sustainable design, aligning with climate goals in urban planning. It demonstrates how optimization algorithms can support low-carbon design, relevant to international efforts in green building and urban sustainability.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Explore the integration of evolutionary algorithms in landscape design for carbon reduction.

🏢実務担当者:Consider using NSGA-II for optimizing low-carbon landscape designs in urban projects.

🔗 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。