自然采光是教室物理性能的重要评价指标,对于保护学生视觉健康和提升学习效率有着重要的意义。相比于人工光源,良好的自然采光设计可以提高室内空间的视觉舒适度,从而有效提升使用者的学习和工作积极性。教室是大学生上课和自习的主要场所,其自然采光设计至关重要。然而在方案阶段建筑师往往仅能依据窗地比指标和自身经验来初步决定采光设计,容易导致实际值与预期值间存在较大误差。随着人们对教室采光品质的要求逐步提高,过往粗放式设计模式亟需向精细化方向转变,而数字模拟技术的发展和自然采光评价体系的完善恰好为教室的采光设计提供了更广阔的优化空间。在此背景下,本文借助多目标遗传算法,以广州高校教学楼中典型的双侧窗外廊式南向教室单元作为研究对象,引入动态采光评价指标,将提高全自然采光百分比DA和有效自然采光照度百分比UDI以及降低全自然眩光概率DGP作为目标,对教室形态与外窗以及采光辅助设施的设计变量进行优化。首先,梳理采光性能多目标优化的基础理论,对广州地区光气候、采光评价指标和相关模拟软件进行阐述。其次,通过实地调研,发现广州高校教室普遍存在着室内照度值和采光系数低等问题,并分析其主要原因。再次,建构起一套高校教室单元采光性能多目标优化的实验平台,以Grasshopper为运行环境,结合Ladybug＆Honeybee自然采光模拟技术以及Octopus多目标优化算法,研究通过制定设计决策变量和优化目标,使教室在有效利用自然光的同时减少眩光现象发生的概率。最后得出空间呈抛物面分布的帕累托前沿解集,经过验证结果后得出DA、UDI和DGP三个目标值彼此制约,整体实验对DA值的优化倾向性最大的结论,随后根据全局最优原则筛选出各指标均得到优化的解集,总结出基于自然采光性能的广州高校教室单元空间设计策略。同时基于数据整理与分析,形成采光性能优化的教室单元方案集,并对其中的代表性方案进行可视化分析以验证设计的合理性,为教室自然采光性能模拟优化与建筑设计实践工作提供参考。