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题名改进的蜂群算法及其在CBD选址规划中的应用
被引量:4
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作者
张鹏
刘弘
刘鹏
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机构
山东师范大学信息科学与工程学院
山东师范大学山东省分布式计算机软件新技术重点实验室
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2013年第8期210-213,共4页
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基金
国家自然科学基金(60970004
61272094)
+4 种基金
国家教育部博士点基金(20093704110002)
山东省自然科学基金(ZZ2008G02
ZR2010QL01)
山东省高等学校科技计划项目(J11LG32)
山东省分布式计算机软件新技术重点实验室基金资助
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文摘
中央商务区(CBD)是城市现代化的象征与标志,是城市的功能核心。选址规划是CBD开发建设的第一步,其合理性关系到开发的成败。手动CBD选址规划不仅效率低,且数据精度差。采用智能优化算法替代手动分析进行选址规划不仅降低了CBD建设的成本,更有助于提高规划建设的效率和精度。针对该问题,对原始蜂群算法进行改进,提出了基于可达性评价的新型算法NABC,并将其应用于CBD选址规划中进行微观实验仿真。实验结果表明,该算法克服了原始算法收敛速度慢的缺陷,提高了CBD选址的智能性和准确性。
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关键词
中央商务区
群体智能
人工蜂群算法
引领蜂
可达性
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Keywords
Center business district
Swarm intelligence
Artificial bee colony algorithm
Employed foragers
Accessibility
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分类号
TP391.7
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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