基于改進(jìn)策粒群算法在農(nóng)村居民點空間優(yōu)化布局的研究.pdf

1、農(nóng)村居民點空間優(yōu)化布局是土地利用總體規(guī)劃的重要組成部分，其空間布局優(yōu)化是否合理，關(guān)系到我國“三農(nóng)”問題解決思路、方法的正確與否，因此，研究農(nóng)村居民點空間合理布局，有利于改善農(nóng)民生產(chǎn)生活的環(huán)境，促進(jìn)城鄉(xiāng)一體化和社會主義新農(nóng)村建設(shè)等。本文充分借鑒國內(nèi)外學(xué)者對農(nóng)村居民點空間優(yōu)化布局的解決思路、方法和成熟經(jīng)驗，分析農(nóng)村居民點現(xiàn)狀分布特征，總結(jié)其現(xiàn)狀布局存在的問題；針對農(nóng)村居民點空間布局問題的特殊性，引入一種新的研究方法，即群智能體優(yōu)化算法，挖掘

2、該算法模型與農(nóng)村居民點空間優(yōu)化布局的關(guān)聯(lián)性，在此基礎(chǔ)上展開研究工作。本文主要研究內(nèi)容有：
　　（1）文章一方面從研究農(nóng)村居民點空間布局基礎(chǔ)理論出發(fā)，綜述農(nóng)村居民點空間布局模式、驅(qū)動力因子的作用機(jī)制等。另一方面從群智能體優(yōu)化算法與云隸屬度理論出發(fā)，分析其原理、方法，為本文的研究提供豐富的理論基礎(chǔ)。
　?。?）農(nóng)村居民點空間優(yōu)化布局是一個復(fù)雜的綜合評價過程，具有不確定性、多條件、多規(guī)則約束等特點，本文從搬遷距離目標(biāo)、聚集度目標(biāo)、

3、土地適宜性目標(biāo)方面對農(nóng)村居民點空間布局進(jìn)行優(yōu)化評價，據(jù)此分析農(nóng)村居民點空間優(yōu)化布局模型，并定義其多目標(biāo)適應(yīng)性函數(shù)。
　　（3）本文利用云不確定性推理和云的數(shù)字特征將農(nóng)村居民點單元的“到城鎮(zhèn)距離”、“到中心村距離”、“到交通干道距離”和“地形坡度”四個評價因子的定性語言描述進(jìn)行定性定量的轉(zhuǎn)換，結(jié)合專家知識給定的期望值Ex，熵En，超熵He，產(chǎn)生一個云隸屬度值，判斷評價單元在“城鎮(zhèn)聚集”、“中心村聚集”、“交通干道聚集”和“山下聚集”

4、四個聚集方向的隸屬度，取最大隸屬度值指導(dǎo)粒子修正自身的速度方向，并保持速度不變，在此基礎(chǔ)上利用PSO算法更新粒子的位置和速度，在空間上搜索最優(yōu)位置。
　　（4）選取富川瑤族自治縣富陽鎮(zhèn)、麥嶺鎮(zhèn)和新華鄉(xiāng)三個鄉(xiāng)鎮(zhèn)作為研究區(qū)域，利用GIS技術(shù)，提取坡度、距離制圖并測算研究區(qū)域的四個評價因子值，基于此測算研究區(qū)域的土地適宜性值等作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，構(gòu)建矢量空間數(shù)據(jù)庫，以此驗證改進(jìn)算法的魯棒性、可行性、科學(xué)性等，并分析基于CPSO算法的農(nóng)村居民點

5、優(yōu)化前后的布局變化。
　　綜上所述，以農(nóng)村居民點空間布局特征為基礎(chǔ)，致力于研究將微粒群優(yōu)化算法和云隸屬度模型相結(jié)合，建立一個基于云隸屬度的模糊概率推理機(jī)制的改進(jìn)微粒群優(yōu)化算法（C-PSO），并用于求解農(nóng)村居民點空間優(yōu)化布局的目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)解，尋求其空間上的最優(yōu)布局方案。本文利用了ArcGIS軟件平臺的VBA開發(fā)技術(shù)實現(xiàn)了算法的建模，并以富陽鎮(zhèn)、麥嶺鎮(zhèn)和新華鄉(xiāng)三個鄉(xiāng)鎮(zhèn)作為研究區(qū)域生成了合理的空間布局方案，通過優(yōu)化前后的分析，驗證了CP