Nas ltimas d cadas, v rios desenvolvimentos tornaram poss vel a otimiza o global de grandes espa os de op es de projeto multidimensionais. Esses desenvolvimentos incluem o aumento do poder de computa o, o surgimento de algoritmos de otimiza o sofisticados e novas t cnicas para a deriva o de metamodelos computacionalmente altamente eficientes. Junto com suas promessas, esses desenvolvimentos tamb m envolvem uma s rie de poss veis desvantagens. Por um lado, os metamodelos ocasionalmente n o conseguem capturar o comportamento de projetos "n o convencionais" e complexos. Outro problema cr tico diz respeito natureza potencialmente opaca dos exerc cios de otimiza o global em grande escala, o que os torna menos prop cios ao fornecimento de suporte intuitivamente compreens vel em um processo de projeto naturalmente iterativo. Neste contexto, esta pesquisa explora o potencial de uma nova abordagem para a otimiza o global iterativa de clusters de atributos otimizados localmente de solu es de projeto de edif cios.
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