基于改进PSO算法的农村居民点空间优化布局研究

农村居民点空间布局优化是一个复杂的综合评价过程,具有不确定性、多条件、多规则约束的特点。为实现农村居民点规划布局的科学化与智能化,提出云模型改进的PSO优化算法,以最小总迁移距离、最大聚集度、最大适宜性为目标建立多目标优化函数,运用云不确定性推理和云的数字特征对PSO算法中的修补规则进行转换,按照修补规则确定每个粒子的优化方向的中心方位,从而增加该中心方位对每个居民点单元的牵引力作用强度,进而改进其速度变化方向,实现农村居民点集约化过程中的定量空间布局优化。实例验证结果表明,改进后的PSO算法较标准PSO算法更能获取合理、可行、科学的空间优化布局结果,而且运行效率有明显提高,能为农村居民点空间规划提供科学依据。