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基于多目标蚁群算法的土地利用优化配置

高小永  
【摘要】: 土地利用优化配置是促进土地资源的节约和集约利用,实现土地利用可持续发展的重要手段,也是当前土地科学和土地资源管理工作面临的重要课题。如何制定既科学又具可操作性的土地利用配置方案,避免规划陷入特定的数字游戏,使得规划真正得到贯彻实施,是土地利用优化配置迫切需要研究和解决的关键问题。本文将围绕土地利用优化配置这一核心问题,针对现有的绝大多数模型方法侧重于数量结构优化,而缺乏科学和合理的空间配置方法,导致规划的数字所对应的对象往往无法真正地落实到空间的问题,提出一种新的土地利用优化配置模型—蚁群算法,并将该算法与GIS相结合,在一定程度上确保了数量结构优化与空间布局优化于一体。 利用蚁群算法,围绕土地利用优化配置这一研究目标,本论文开展了相关的研究工作,主要研究的内容包括以下几个方面: (1)详细介绍土地利用空间优化配置理论研究、技术研究、群体智能优化以及蚁群算法的国内外研究进展及应用,通过对国内外研究现状进行详细综述,发现已有研究存在的问题,进而根据土地利用优化配置的内涵和特性所在,明确了土地利用优化配置研究的思路,把可持续发展理论、生态经济理论、系统论和景观生态学论、多目标优化的方法、蚁群算法等作为土地利用优化配置的理论和方法基础。 (2)建立优化配置模型的多目标体系和约束体系。具体内容包括:阐述村土地可持续利用评价指标体系构建的基本思路、基本原则、建立与土地利用规划相结合的土地可持续利用评价指标体系的框架以及协调度评价模型,并介绍了土地利用空间优化的最小成本规划模型和空间集聚的函数模型,将土地可持续利用协调度评价模型与其它目标函数共同构建多目标优化体系,提出了土地利用空间优化的约束体系包括数量约束体系和土地利用类型转换约束,并对土地利用类型的转换作了详细分析,给出了土地利用转换一般规则体系。最后设计土地利用优化配置整合模型,使得土地可持续利用的目标与空间布局目标相辅相成,数量约束和空间格局约束共同作用,从而达到整体优化的目的。 (3)详细介绍了改进蚁群算法土地利用优化模型的设计思路。首先对基本蚁群算法的核心思想以及基本蚁群算法进行介绍,然后针对基本蚁群算法存在的缺陷提出了改进的措施,并针对土地利用优化配置这一复杂问题的要求,详细介绍了算法具体改进方法并对改进后蚁群算法进行详细说明,包括算法的各个参数,如种群规模、启发因子、信息素挥发因子等参数,以及对多目标和约束条件的处理等进行详细的说明;随后,将多目标蚁群算法与GIS耦合建立多目标的土地利用优化配置模型,以满足了土地利用数据的空间特性和要求,并对其中关键的操作步骤进行详细的介绍,如编码框架的确定,初始蚂蚁的生成、目标函数的建立、启发信息函数的建立、信息素更新规则的建立、选择概率函数的设立等。 (4)在基于多目标蚁群算法的土地利用优化配置模型研究基础上,开展了实例应用研究。以湖北省宜城市土地利用总体规划修编数据为依据,选取举有代表性的乡镇(郑集镇)作为实验区。首先对实验区土地利用现状结构和空间格局以及土地可持续利用的现状进行评价;然后,以土地利用现状为基础,根据多目标蚁群优化算法与GIS耦合的土地利用空间优化模型的要求,研究了实验区土地利用优化模型的具体目标函数、约束条件以及模型数据的处理问题,最后对不同参数组合对算法的影响进行分析和优化计算,并确定该区域的土地利用优化方案,并把该方案与基本蚁群算法以及遗传算法的优化方案进行比较,对基于改进后的多目标蚁群算法的方法正确性、有效性进行验证;将土地利用优化结果与现状利用状况进行了对比分析,验证了本研究提出的多目标的蚁群算法与GIS的耦合模型在可行性及其在空间布局上的优势。


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