随着我国城镇化迅速发展和人居环境问题日益严峻,为此国家出台了系列政策和规范标准,对城市住区（以下简称住区）的设计品质提出更高的要求。数字化设计的蓬勃发展也为设计性能的优化提供了强大的技术支撑。本文从基于Rhino&Grasshopper参数化设计平台（以下简称RH&GH）,开展住区参数化生成与性能优化的方法研究,开发了住区模型生成、评价和性能优化计算程序,并验证。具体开展的工作如下:（1）提出了一种基于参数化设计的住区生成方法。首先,根据住区设计原理与规范,选取住区设计要素并提取其相关参数。其次,根据要素的设计原理,构建要素布置规则库。然后,根据预设规则生成设计要素单体。最后,基于布置规则库将设计要素单体在场地内进行组合布置,得到住区参数化模型。该方法为住区的性能优化提供基础模型集合。（2）提出了一种基于多目标遗传算法SPEA2的住区多目标性能优化方法。本文以住区性能评价指标平均绿视率、平均热岛强度和平均可视度为例,进行多目标优化研究。首先,确定上述性能指标的计算方法。其次,根据所选指标,选取多目标优化算法SPEA2,并构建优化目标函数,确定优化结果的评价方法。最后,选取参数化软件与多目标择优插件。该方法可对住区模型进行性能评价,并从基础模型集合中优选出满足多目标性能要求的优化方案,为最终确定优化方案提供支持。（3）基于RH&GH,结合Python语言编写了住区参数化生成和优化程序。根据住区生成和优化方法,对各模块进行编程,并验证评价指标计算模块的模拟性能,结果显示:绿视率的根均方差RMSE为2%,一致性指数d为0.998;热岛强度的根均方差RMSE为0.615℃,一致性指数d为0.945;可视度的根均方差RMSE为1.1%,一致性指数d为0.988;程序的模拟结果满足工程设计需要,可用于后期的模拟优化。最终得到一套含模型生成、性能评价和优化的参数化程序。（4）住区生成和性能优化方法的应用研究,初步研究住区典型生成参数与各评价指标的作用规律,为住区设计提供多目标优化生成的技术支持。首先,选取住区优化模型,并确定典型生成参数。然后,设计工况进行模拟,分析各评价指标与典型生成参数的相关性和回归性,得到其回归方程。最后,对该模型进行多目标优化,并分析优化结果。研究表明:从初代到第99代,三个评价指标1/VG、CHIs和1/VB的Rop逐渐增加,各评价指标Rop的变化率不断减小,且第N代与第（N-1）代的评价指标差值△1/VG、△CHIs和△1/VB趋于稳定,优化收敛。所选前沿解相比初代方案性能得到提升。从初代到第40代,产生的前沿解数量占比由40%提升至80%,整体适应性增强。