Modeling residential energy systems and building renovation using evolutionary algorithms with multi-objective optimization
進化的アルゴリズムと多目的最適化を用いた住宅エネルギーシステムと建物改修のモデリング (AI 翻訳)
Henrik Lukas Naß, Jannis Bela Grunenberg, Fares Aoun, Marius Bartkowski, Arjuna Nebel
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、進化的アルゴリズムと多目的最適化を用いて住宅エネルギーシステムと建物改修をモデル化する手法を提示する。エネルギー効率、コスト、環境影響の間のトレードオフを探るもので、住宅部門の脱炭素化に貢献する。
English
This paper presents a modeling approach for residential energy systems and building renovation using evolutionary algorithms for multi-objective optimization. It explores trade-offs between energy efficiency, cost, and environmental impact, contributing to decarbonization in the residential sector.
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
日本では住宅の省エネ性能向上が重要課題であり、本手法は改修計画の最適化に活用可能。SSBJやエネルギー関連政策と関連。
In the global GX context
Residential energy efficiency is critical for global decarbonization. This optimization approach can inform building renovation policies and energy system design, aligning with ISSB and energy transition goals.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Evolutionary algorithm and multi-objective optimization methodology for energy systems.
🏢実務担当者:Decision-support tool for building renovation planning and energy system design.
🏛政策担当者:Insights for energy efficiency regulations and building codes.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- semanticscholar https://doi.org/10.1186/s13705-026-00581-zfirst seen 2026-05-15 17:34:38
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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。