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Abstract :
[en] The PC software AMCE is proposing building actors (owner, project authors...) a Multiple Criteria Decision Aid (MCDA) procedure to optimise the building envelope about cost and energy performances, during the sketch design, when most important choices are fixed, those having impact on future building's cost and use.
Two main modules are linked, where any actor interactively goes in any time:
- the first one manages parameters describing the project requirements;
- the graphic pen-based module allows to draw the sketch; it calculates geometric parameter values and puts them back in the first module.
Permanently informed on foreseeable performances, the user can any time search for optimal scenario giving best satisfaction (monoactor optimisation) or most preferred compromise (multiactors optimisation): at his disposal, he has at lot of graphs illustrating the performance sensitivity to parameter variations, as well as an optimisation procedure using a genetic algorithm to find the most efficient parameter set.
[fr] Le logiciel AMCE de PC propose des acteurs de bâtiment (le propriétaire, projet écrit…) critères multiples de décision de procédé (MCDA) d'aide pour optimiser l'enveloppe de bâtiment au sujet des exécutions de coût et d'énergie, pendant la conception de croquis, quand la plupart des choix importants sont fixes, de ceux ayant l'impact sur le futur coût et l'utilisation de bâtiment.
Deux modules principaux sont liés, où n'importe quel acteur entre interactivement n'importe quand :
- le premier contrôle des paramètres décrivant les conditions de projet ;
- le module pen-based graphique laisse dessiner le croquis ; il calcule des valeurs de paramètre géométriques et les remet dans le premier module.
De manière permanente informé sur des exécutions prévisibles, l'utilisateur peut n'importe quand rechercher le scénario optimal donnant la meilleure satisfaction (optimisation de monoactor) ou la plupart de compromis preferred (optimisation de multiactors) : à sa disposition, il a au sort de graphiques illustrant la sensibilité d'exécution aux variations de paramètre, aussi bien qu'un procédé d'optimisation employant un algorithme génétique pour trouver le paramètre le plus efficace réglé.
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