近现代建筑遗产具有特殊的建筑价值,但往往存在热舒适度差、能耗高等问题,其保护与再利用需要考虑价值保存与其他环境、社会、经济方面的性能的协同优化。近现代建筑遗产再利用改造往往涉及到对多个目标的优化,然而传统的改造策略往往是基于经验的改造措施组合选择,对于待改造的对象缺乏针对性量化分析,既缺乏清晰的目标,也缺乏改造措施对于目标的效益分析,因此常出现改造后对建筑遗产风貌造成破坏或无法达到预期效果等问题。为解决上述问题,本文首先梳理国内外建筑遗产保护与利用体系、节能改造方法与技术的相关理论知识,基于现有的不足提出一种基于智能算法的建筑遗产多目标优化改造策略。在对近现代遗产进行针对性性能优化改造预评估的基础上,构建了RBF人工神经网络多元仿真模型的GA-RBF耦合多目标优化算法,突破优化目标数量局限的同时提升了优化搜索速度,制定了近现代建筑遗产再利用多目标优化改造决策流程。基于Energy Plus能耗模拟软件结果,运用MATLAB数学软件构建多目标优化算法,促进了该方法在近现代建筑遗产多目标改造中的应用。同时,构建SOM神经网络决策支持算法,为决策者做出可视化决策支持。最后,应用本文提出的近现代建筑遗产再利用多目标优化改造决策,以天津某建筑遗产改造展开实践验证,优化了该建筑的能耗、热舒适及改造成本,并制定了可偏重的改造方案决策。实践结果证明,本研究中提出的近现代建筑遗产再利用多目标优化改造决策方法能提升改造决策效率,为决策者提供具有量化依据的优化目标明确的决策支撑。同时,这一方法针对改造节点的具体热工参数进行优化的方法,具有较大的容量弹性和前瞻性,未来出现的新材料、新方法也能及时有效地参与到这一系统中。此外,该方法在通用数学软件中编写的算法使这一方法具有较高的可迁移性,适用于跨学科学者,有利于相关研究的进一步推进。