中央空调系统被广泛应用于智能大楼中,它的能耗约占整个建筑能耗的60%以上,对人们的生产和生活起着重要的作用。中央空调是由多个热传递环节构成的复杂系统,而中央空调空气处理系统是中央空调最关键的环节之一。如何既能满足人们对舒适度的要求又能使空调总能耗最小,这对于提高环境质量,节约空调系统的运行成本,具有重要意义和影响。本文对中央空调空气处理系统构成和工作原理及特点进行了全面分析,确立了空气处理系统的能耗设备,建立了冷冻水水泵、风机能耗模型,以水泵和风机能耗模型之和作为空气处理系统的总能耗模型,并给出了目标函数的约束条件。分析了描述应用表征人体冷热感的评价指标PMV和表征热环境不满意程度的PPD指标特点,建立了以PPD值最小的房间舒适度模型,最后以空气处理系统总能耗最小和PPD值最小建立了多目标优化模型。求解中央空调空气处理系统多目标优化问题时,本文对标准的NSGA-Ⅱ算法进行了改进。对NSGA-Ⅱ算法中的拥挤度主要有两方面的改进,一是通过对拥挤距离公式改进,可以减小具有相同拥挤距离或者拥挤距离非常接近的个体同时被删除和同时被保留的概率,保证个体的多样性。二是引入了动态拥挤度排序策略,在解集的分布上有很大的改善,使得解集的分布更加均匀。通过5组标准的测试函数对改进的NSGA-Ⅱ进行测试,选定IGD评价指标进行计算,与其标准NSGA-Ⅱ算法进行对比,结果表明改进算法处理多目标优化问题的整体性能更好。最后本文将改进的NSGA-Ⅱ算法应用于中央空调空气处理系统总能耗和舒适度的多目标模型中进行求解,在实验室实物模型上进行了验证。分别应用标准NSGA-Ⅱ算法和改进的NSGA-Ⅱ算法对多目标模型进行优化,并在不同舒适度约束下,进行了对比验证。仿真结果都可以表明,改进的NSGA-Ⅱ算法能够很好的优化中央空调空气处理系统多目标模型。