基于粒子群优化的人文古树巡防路线智能推荐方法

本发明公开了一种基于粒子群优化的人文古树巡防路线智能推荐方法，S1.形成统一的古树巡防数据集；S2.根据所述古树巡防数据集构建改进马尔可夫随机场模型；S3.利用古树巡防数据集和改进马尔可夫随机场模型构建多目标、多约束的巡防路径优化模型，并规定古树间的可行巡防顺序及环境适应性约束；S4.基于古树巡防数据集和改进马尔可夫随机场模型的先验信息，通过标准粒子群优化算法生成初始巡防路径群体；S5.对初始巡防路径群体应用标准粒子群优化算法进行迭代优化，形成更新后的巡防路径群体；S6.根据预设的巡防路径适应度评价标准从所述更新后的巡防路径群体中选取适应度最高的巡防路径。本发明使巡防路径的整体规划更加科学合理。