Optimización multiobjetivo del uso de caminos y espacios en el diseño de áreas verdes de jardines paisajísticos

Este estudio aborda el problema de la optimización multiobjetivo en el diseño de áreas verdes de jardines paisajísticos, centrándose en la optimización de la eficiencia en la utilización del espacio, la eficiencia del recorrido y la calidad estética. Comparamos varios algoritmos de optimización multiobjetivo para resolver el problema, aplicados al entorno urbano del distrito de Tongzhou, caracterizado por una rápida urbanización y una alta densidad de población.

Los resultados experimentales demuestran que MOEAs (Multi-objective Evolutionary Algorithms) supera a otros algoritmos de optimización como GA (Genetic Algorithms), PSO (Particle Swarm Optimization), ACO (Ant Colony Optimization) y SA (Simulated Annealing) en los tres objetivos. En concreto, MOEAs logró una eficiencia de utilización del espacio del 90,2%, una longitud de camino de 140,3 m, y una puntuación de calidad estética de 9,2, superando los mejores resultados de GA (85,3%, 150,2 m, 8,4), PSO (88,5%, 148,6 m, 8,6), ACO (82,4%, 160,5 m, 7,9), y SA (80,1%, 162,4 m, 7,5).

En conclusión, MOEAs proporciona una solución superior para optimizar el diseño de áreas verdes ajardinadas, ofreciendo el mejor equilibrio entre eficiencia espacial, optimización de caminos y calidad estética, particularmente para áreas urbanas como Tongzhou.

Título Original:

"Multi-objective optimisation of path and space utilisation in landscape garden green space design"

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