摘要：O alto consumo de energia elétrica e o baixo conforto térmico nas habitações de interesse social (HIS) no Sul do Brasil estão diretamente relacionados com o baixo investimento para definição de materiais que constituem as envoltórias. Através da simulação computacional é possível avaliar diferentes configurações de uma HIS utilizando soluções algorítmicas, como o caso das evolutivas multiobjetivas, que testam diferentes combinações com o propósito de melhorar o desempenho de duas ou mais condições objetivo. Tendo como objetivos a redução da intensidade do uso de energia elétrica e do desconforto térmico, neste trabalho são apresentados dois algoritmos evolutivos multiobjetivo para alterar os valores a serem atribuídos para a transmitância térmica das paredes externas, do piso e da cobertura, além da orientação solar e das absortâncias solares das paredes externas e da cobertura, com diferentes limites de valores pré-estabelecidos. A partir da análise dos resultados obtidos na simulação de 10 gerações através do software EnergyPlus para cidade de Pelotas-RS para cada um dos algoritmos, observou-se que no melhor caso, um nível de conforto térmico para as horas ocupadas superior à 79% foi identificado, bem como uma intensidade de uso de energia elétrica (EUI) inferior à 32 kWh/(m².ano). Além desses resultados, a discussão apresenta alternativas para definir as estratégias de simulação termoenergética de grandes conjuntos de entrada.
其他摘要：Electricity consumption and low thermal comfort in social interest housing (SIH) in southern Brazil are directly related with the low investment to defi ne the materials that make up the envelopes. Through computer simulation, it is possible to evaluate di6 erent confi gurations of a SIH using algorithmic solutions, such as the evolutionary multi-objective, which test di6 erent combinations to improve the performance of two or more objective conditions. Aiming at reducing the electricity use intensity and thermal discomfort, this work proposes the presentation of two multiobjective evolutionary algorithms to change the values to be assigned for thermal transmittance of the external walls, the fl oor and the roof, as well as the solar orientation and the solar absorptions of the outer walls and the roof, with di6 erent pre-established values limits. From the analysis of the results obtained in the 10-generation simulation using the EnergyPlus software for the city of Pelotas-RS for each of the algorithms, it was observed that in the best case a thermal comfort level for the occupied hours above 79% was identifi ed. As well as an energy use intensity (EUI) of less than 32 kWh/(m2.year). In addition to these results, the discussion presents alternatives for defi ning the thermoenergetic simulation strategies of large input sets.
