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粒子群及其改进算法是进行建筑能耗优化的重要方法,但是算法性能很大程度上取决于其参数设置.目前针对改进粒子群算法在建筑性能优化领域的最优参数设置的研究较少.本文旨在探讨两种常见的改进粒子群算法:差分粒子群(dPSO)算法和遗传粒子群(gPSO)算法在建筑能耗优化中的最优参数设置问题.在使用测试函数验证改进算法的有效性后,针对以能耗为目标的办公建筑形体优化问题,使用15组常见的参数组合进行重复实验.建立以稳定性、准确性和收敛时间3个指标为目标的算法性能多目标评价模型,计算pareto解集,得到性能表现优异的算