多目标土地利用空间优化配置模型及其应用_张鸿辉(2)

第4期 张鸿辉，等：多目标土地利用空间优化配置模型及其应用 1057

化配置方法对土地利用空间优化配置研究至关重要。作为一种通用的全局优化算法，遗传算法(Genetic algorithms, 简称GA)已被许多研究人员用于定量求解虽然这些研究多目标土地利用空间优化配置问题[2 5]。

表明遗传算法是一种定量求解多目标土地利用空间配置问题的有效方法，但是，在实际应用中，当优化问题比较复杂时，遗传算法容易陷入局部最优解，并且随着问题复杂程度的增加，陷入局部解的可能性和收敛时间也随之增加[6]；同时，其无法考虑影响土地利用空间优化配置的各类智能体之间的相互作用关系，因此,仅使用以遗传算法为代表的进化算法来解决复杂的土地利用空间优化配置问题还远远不够,必须更加深层次地挖掘智能计算方法来解决此类问题。基于复杂适应系统理论的多智能体系统(Multi-agent system，简称MAS)在帮助计算机实现智能计算方面已获得显著成果[7]，已有不少研究者采用该方法解决土地利用空间优化配置问题[8 10]。研究表明：由于考虑了智能体对土地利用变化的影响及土地利用配置过程中智能体之间的互动关系，多智能体系统不失为一种有效解决土地利用空间优化配置问题的智能计算方法，并且多智能体系统的网格结构使得其在每个智能体的局部邻域进行择优操作，而不是作用于整个群体，因而可以保证群体的多样性，使得模型不易陷入局部最优解[11]，这一点正是运用遗传算法求解多目标优化问题所特别需要的；因此，相比单一使用遗传算法方法求解多目标土地利用空间优化配置问题，结合多智能体系统与遗传算法的方法将会获得更优的解决方案，而目前这方面的研究尚未见报道。为此，本文作者从模拟生物对环境的能动适应性和生物间竞争、协同关系出发，在设定的目标与约束条件下，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，构建面向“资源节约”与“环境友好”的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，并以国家资源节约型和环境友好型社会(简称两型社会)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实证应用研究。

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