土地利用优化配置对促进区域可持续土地利用具有重要意义,然而现有的土地利用优化配置模型引导可持续土地利用的能力有待提高。本文从整体考量区域土地利用优化配置数量、空间、时间三维特征的角度,定义了区域土地利用优化配置多智能体...土地利用优化配置对促进区域可持续土地利用具有重要意义,然而现有的土地利用优化配置模型引导可持续土地利用的能力有待提高。本文从整体考量区域土地利用优化配置数量、空间、时间三维特征的角度,定义了区域土地利用优化配置多智能体系统及其决策行为规则,构建了基于多智能体系统的区域土地利用优化配置RLUOA(Regional Land Use Optimization Allocation)模型,并以中部地区典型城市——长沙市为例开展了实证应用研究。研究结果表明:该模型能够将规划时间段内多目标约束的区域土地利用规模的数量结构合理配置到不同的空间单元,实现土地利用数量结构、空间布局、效益的协同优化,构建整体上经济可行、社会可接受、生态环境友好的土地利用格局,并明显提高区域整体土地利用经济、生态和社会效益,从而能够为促进区域土地资源可持续利用和制定土地利用总体规划提供参考借鉴。展开更多
为探索一种客观、量化且能解决多目标决策问题的土地利用空间优化配置方法,在"资源节约"与"环境友好"目标约束下,设计应用于土地利用空间优化配置的多智能体遗传进化算法,构建多目标土地利用空间优化配置MOSOLUA(Mu...为探索一种客观、量化且能解决多目标决策问题的土地利用空间优化配置方法,在"资源节约"与"环境友好"目标约束下,设计应用于土地利用空间优化配置的多智能体遗传进化算法,构建多目标土地利用空间优化配置MOSOLUA(Multi objective spatial optimization model for land use allocation)模型;以国家资源节约型和环境友好型社会建设综合配套改革实验区——长株潭城市群的核心区域为例,进行多目标土地利用空间优化配置应用研究。研究结果表明:基于MOSOLUA模型得到的优化后的土地利用格局的资源节约与环境友好程度较优化前有明显提高;MOSOLUA模型的收敛速度较普通遗传算法模型的快,实证应用所花时间由8.57 h减少到3.31 h,运行效率提高61.38%;模型的总体适应度与采用普通遗传算法的优化配置模型相比提高了12.57%。展开更多
文摘土地利用优化配置对促进区域可持续土地利用具有重要意义,然而现有的土地利用优化配置模型引导可持续土地利用的能力有待提高。本文从整体考量区域土地利用优化配置数量、空间、时间三维特征的角度,定义了区域土地利用优化配置多智能体系统及其决策行为规则,构建了基于多智能体系统的区域土地利用优化配置RLUOA(Regional Land Use Optimization Allocation)模型,并以中部地区典型城市——长沙市为例开展了实证应用研究。研究结果表明:该模型能够将规划时间段内多目标约束的区域土地利用规模的数量结构合理配置到不同的空间单元,实现土地利用数量结构、空间布局、效益的协同优化,构建整体上经济可行、社会可接受、生态环境友好的土地利用格局,并明显提高区域整体土地利用经济、生态和社会效益,从而能够为促进区域土地资源可持续利用和制定土地利用总体规划提供参考借鉴。
文摘为探索一种客观、量化且能解决多目标决策问题的土地利用空间优化配置方法,在"资源节约"与"环境友好"目标约束下,设计应用于土地利用空间优化配置的多智能体遗传进化算法,构建多目标土地利用空间优化配置MOSOLUA(Multi objective spatial optimization model for land use allocation)模型;以国家资源节约型和环境友好型社会建设综合配套改革实验区——长株潭城市群的核心区域为例,进行多目标土地利用空间优化配置应用研究。研究结果表明:基于MOSOLUA模型得到的优化后的土地利用格局的资源节约与环境友好程度较优化前有明显提高;MOSOLUA模型的收敛速度较普通遗传算法模型的快,实证应用所花时间由8.57 h减少到3.31 h,运行效率提高61.38%;模型的总体适应度与采用普通遗传算法的优化配置模型相比提高了12.57%。
