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Negli ultimi decenni, una serie di sviluppi ha reso possibile l'ottimizzazione globale di ampi spazi di opzioni di progettazione multidimensionali. Tali sviluppi includono l'aumento della potenza di calcolo, la comparsa di sofisticati algoritmi di ottimizzazione e nuove tecniche per la derivazione di meta-modelli altamente efficienti dal punto di vista computazionale. Oltre alle loro promesse, tali sviluppi comportano anche una serie di potenziali svantaggi. Da un lato, i meta-modelli a volte non riescono a cogliere il comportamento di progetti "non convenzionali" e complessi. Un altro problema critico riguarda la natura potenzialmente opaca delle operazioni di ottimizzazione globale su larga scala, che le rendono meno adatte a fornire un supporto intuitivamente comprensibile in un processo di progettazione naturalmente iterativo. In questo contesto, la presente ricerca esplora il potenziale di un approccio innovativo all'ottimizzazione globale iterativa di cluster di attributi ottimizzati localmente di soluzioni progettuali edilizie.