风景园林研究中的人工智能方法综述

发布时间：2025-05-20 03:59

　　 人工智能的出现为风景园林研究智能化、数字化提供了机遇与挑战。首先介绍了人工智能的相关概念、发展,以及在风景园林研究中的作用,并在前人分类的基础上,根据人工智能的属性和应用,将风景园林研究中常用的人工智能方法分为人工生命类、智能随机优化类和机器学习类;然后针对每类中的典型算法系统论述了其原理、发展、特征,以及在风景园林分析、设计和评估等领域的具体应用与存在的问题;进而指出建立混合智能系统的必要性与未来发展前景;最后探讨了风景园林研究中人工智能方法的局限性,指出风景园林智能化的发展趋势。

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【文章目录】：
1 风景园林中的人工智能相关概念及分类
    1.1 相关概念
    1.2 人工智能在风景园林研究中的分类
2 风景园林研究中的人工智能方法应用进展
    2.1 人工生命类(Artificial Life)
        2.1.1 元胞自动机(Cellular Automata)
        2.1.2 智能体模型(Agent-based Model)与多智能体系统(Multi-agent System)
    2.2 智能随机优化类(Intelligent Stochastic Optimization Processes)
        2.2.1 遗传算法(Genetic Algorithms)
        2.2.2 模拟退火法(Simulated Annealing)
    2.3 机器学习类(Machine Learning)
        2.3.1 人工神经网络(Artificial Neural Network)
        2.3.2 卷积神经网络(Convolutional Neural Network)
        2.3.3 决策树(Decision Tree)
        2.3.4 随机森林(Random Forest)
3 混合智能系统的应用前景
4 结论与讨论



本文编号：4046815