近年来,由于有限的能源储备与日益增长的能源需求之间的矛盾,节能减排成为受工业界和学术界共同关注的热点问题,而既有建筑节能改造是节能减排工作的重要组成部分。为了响应国家开展节能减排工作的号召,本研究着眼于提高建筑能源系统能源效率、降低排放、优化资源配置这一宏伟目标,将既有建筑节能改造规划视为一个复杂系统优化问题,研究相应的优化模型和方法以及辅助节能改造规划进行决策的多目标决策框架。围绕建筑节能改造优化问题,本文进行了以下研究。本文对建筑能源系统运行中必然存在的设施损毁和性能衰减现象进行了深入分析,提取了几类常见设备的损耗函数,并结合不同维修策略建立了设备种群数量动态变化模型。在该动态模型的基础上,本研究以中国南方城市某老旧办公大楼为原型,设计了包含多种改造选项以及改造措施的节能改造方案,并构建了包含能耗与投资的既有建筑节能改造多目标优化基本模型。对于该基本模型中所涉及的新能源系统,设计了一种供能最优调度方案,由于该调度算法仿真较为耗时,本文又提出了用神经网络代理模型减小其仿真所带来的计算负担的方法,并将代理模型与快速非支配排序遗传算法相耦合,对前面所提出的基本优化模型进行了优化求解。为了完善节能改造对用户影响的评价并使其可量化,本文对节能改造项目与被改造建筑用户之间的相互关系进行了进一步的研究,总结了四种与用户体验相关的满意度,并结合前人的研究以及层次分析法对这四种满意度进行了建模。对于含有六个目标的多目标问题,采用了两种基于参考向量的多目标进化算法进行求解,并通过多目标评价指标对二者优化结果进行了比较,得出较优结果的同时,根据对求解过程的分析,指出了表现较差算法存在的不足。针对决策者面对高维帕累托解集作决策时可能遇到的困难,设计了一种基于层次聚类的多目标决策框架,并利用该框架对优化求解出的六维帕累托解集进行了决策分析,验证了该框架的可行性与鲁棒性。