In den letzten Jahrzehnten haben eine Reihe von Entwicklungen die globale Optimierung gro er mehrdimensionaler Entwurfsoptionsr ume erm glicht. Zu diesen Entwicklungen geh ren die Zunahme der Rechenleistung, die Entstehung ausgefeilter Optimierungsalgorithmen und neue Techniken zur Ableitung rechnerisch hocheffizienter Metamodelle. Neben ihrem Potenzial bringen solche Entwicklungen auch eine Reihe potenzieller Nachteile mit sich. Zum einen k nnen Metamodelle gelegentlich das Verhalten "unkonventioneller" und komplexer Entw rfe nicht erfassen. Ein weiteres kritisches Problem betrifft die potenziell undurchsichtige Natur gro angelegter globaler Optimierungsma nahmen, die es erschweren, in einem nat rlichen iterativen Entwurfsprozess intuitiv nachvollziehbare Unterst tzung zu leisten. In diesem Zusammenhang untersucht diese Forschungsarbeit das Potenzial eines neuartigen Ansatzes zur iterativen globalen Optimierung lokal optimierter Attributcluster von Geb udeentwurfsl sungen.