Au cours des derni res d cennies, plusieurs avanc es ont rendu possible l'optimisation globale d'espaces de conception multidimensionnels de grande taille. Parmi ces avanc es, on peut citer l'augmentation de la puissance de calcul, l' mergence d'algorithmes d'optimisation sophistiqu s et de nouvelles techniques permettant de d river des m ta-mod les hautement efficaces sur le plan informatique. Si ces avanc es sont prometteuses, elles comportent galement un certain nombre d'inconv nients potentiels. D'une part, les m ta-mod les ne parviennent parfois pas saisir le comportement des conceptions non conventionnelles et complexes. Un autre probl me critique concerne la nature potentiellement opaque des exercices d'optimisation globale grande chelle, qui les rendent moins propices la fourniture d'un soutien intuitivement compr hensible dans un processus de conception naturellement it ratif. Dans ce contexte, cette recherche explore le potentiel d'une nouvelle approche vers l'optimisation globale it rative de groupes d'attributs optimis s localement pour les solutions de conception de b timents.
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