在当前全球实现低碳化发展的背景下,建筑节能对我国建筑业达成碳中和目标以及实现可持续发展具有重要现实意义。农村装配式住宅的节能设计工作是推进低碳农房建设,打造低碳乡村的重要举措。然而在工程实践中往往面临着诸多问题:节能策略多以定性指令付诸实施,针对建筑性能的量化研究不足;节能设计面临着能源、经济和环境多个目标之间相互对立的状况;面对大量节能设计备选方案缺乏有效的快速设计优化工具。因此,农村装配式住宅节能设计中如何实现多目标综合优化已成为急需解决的问题。为了在节能设计中提升农村装配式住宅的能源、经济和环境综合性能,本文构建了面向农村装配式住宅节能设计的多目标优化模型。该模型通过调整设计参数取值以逐步实现三个性能目标的综合最优,并以能耗、成本和碳排放目标函数来搜索帕累托最小化的最优方案和对应的目标值。首先,综合分析农村住宅节能设计策略,筛选出16项设计参数并确定取值范围,建立了涵盖1.89×10~1 ~3例设计方案的节能设计优化策略库;然后,研究确定能耗、成本和碳排放三个性能目标,通过分析农村装配式住宅生命周期各阶段特性,分别选取了CVBEC、LCC和LCCO2三个测量指标并以此构建目标函数。在此基础上,本文梳理国内外现有的节能设计优化流程并进行算法设计,制定了“数据集生成—代用模型构建—多目标优化”的优化流程,以此开展工具开发。首先,建立初始设计方案的BIM模型,依次在Design Builder中进行能耗建模和利用JEPlus进行参数化仿真,并在所开发的Excel程序中计算得到不同设计方案对应的能耗、成本和碳排放的性能目标值以此建立数据集;然后,以设计参数为输入变量,以CVBEC、LCC和LCCO2作为输出变量,利用机器学习方法构建了能耗、成本和碳排放性能目标的ANN预测模型;最后,构建了ANN与NSGA-II算法的耦合策略,程序通过反复调用ANN模型以搜索得到帕累托最优方案和对应的性能目标值。此外,本文还根据工具需求,基于可视化编程和数学编程,开发了自动生成预制部品材料清单的Revit插件和耦合ANN与NSGA-II算法的多目标优化求解MATLAB程序。所提出的方法在北京农村某装配式住宅项目中进行了案例应用,验证了所确立的模型与算法的有效性和适用性,得到了节能设计最优方案和对应的性能目标表现。本研究获得的主要贡献包括:（1）建立了面向农村装配式住宅节能设计的能耗、成本和碳排放多目标优化模型。模型涵盖了16项节能设计参数,共计1.89×10~1 ~3例节能设计方案。（2）所构建的算法模型,通过建立ANN模型代替基于模拟的数据集生成方法进行寻优,避免了传统优化流程中模拟工具与优化算法直接耦合带来的计算效率偏低的问题,提升了优化效率。本文提出的优化流程实现了多个平台工具之间的数据流通,降低了工程设计人员实施的跨学科节能设计的难度。（3）针对案例研究的优化结果,首先,得出了最优设计方案的设计参数取值特征并进行原因推理;其次,发现采用装配式建造模式较传统的北京地区农村住宅成本高约1125元/m~2;再次,光伏发电系统安装规模的扩大,使得三个目标值均有所降低,且得到的最优方案化石燃料使用占比得到降低。本文提出了农村装配式住宅节能设计多目标优化模型与方法,为我国不同气候区和建筑类型的节能设计优化方法的提升提供了参照。