主要观点总结
该文章探讨了高密度城区绿色建筑屋顶绿化（GR）的空间优化方法，提出了一种多目标智能优化框架，旨在平衡生态效益和全生命周期成本。研究以厦门岛为例，结果表明遗传算法有效地优化了方案，满足了径流减少、降温效果和投资成本的目标。文章详细描述了不同偏好下的最佳布局方案选择，并给出了面向多目标的最佳布局推荐。
关键观点总结
关键观点1: 研究背景
随着城市化的快速发展和气候变化的挑战，传统绿色基础设施的有效性和效率降低，尤其是在生态建设与土地稀缺矛盾突出的高密度城市地区。绿色屋顶（GR）被认为是一种有效的解决方案。
关键观点2: 研究方法
提出了一个高密度城市地区GR布局的多目标优化框架，该框架包括效益模拟模型与多目标优化算法（NSGA-III）的集成，以平衡成本和收益。
关键观点3: 研究结果
研究了厦门岛的一个案例，表明遗传算法有效地优化了方案，满足了径流减少、降温效果和投资成本的目标。GR对径流减少、降温效果和降温效果的贡献显著。同时，提出了针对不同偏好的最佳布局方案。
关键观点4: 研究结论
本研究为高密度城市地区的绿色建筑引入了一种新颖的空间优化方法，该方法的效益和成本得到了明确的绘制和量化。提出的优化框架为其他面临类似环境挑战的城市的GR规划和决策提供了参考。
文章预览
【Sustainable Cities and Society】 高密度城区绿化屋顶空间布局的多目标优化——以厦门岛为例 01 摘要 快速的城市化和气候变化驱动的日益严峻的环境挑战降低了传统绿色基础设施的有效性和效率，尤其是在生态建设与土地稀缺矛盾突出的高密度城市地区。绿色屋顶 （GR） 可以提供多种生态效益，并已被证明是解决高密度城市地区复杂环境问题的有效措施。然而，GR 布局能否以较低的投资成本带来显著的生态效益，还需要进一步探索。提出了一个高密度城市地区 GR 布局的多目标优化框架，平衡成本和收益。该框架智能提取潜在 GRs，建立多目标评价体系，将效益模拟模型与多目标优化算法 （NSGA-III） 集成，确定最优 GR 布局，并使用熵权重-TOPSIS 方法推荐最佳布局方案。中国厦门的一个案例研究证明了该框架的适用性和影响。结果表明，遗传算法
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