多智能體城市生態(tài)用地選址模型及其應(yīng)用.pdf

1、快速的城市化進(jìn)程嚴(yán)重的影響著城市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量,為了緩解城市生態(tài)環(huán)境壓力急需合理配置城市生態(tài)用地。傳統(tǒng)的空間布局選址模型沒(méi)有充分考慮政府政策、方針的影響,其選址結(jié)果的可操作性不夠。多智能體能夠通過(guò)模擬現(xiàn)實(shí)世界中利益方的博弈、協(xié)商過(guò)程,做出合理的決策,大大增加了選址方案的可行性。
　　 本文根據(jù)生態(tài)安全格局理論和城市可持續(xù)發(fā)展觀念,提出了多智能體與蟻群算法結(jié)合選址模型,并應(yīng)用于長(zhǎng)沙市城市生態(tài)用地的選址,為城市生態(tài)用地選址提供了新的方

2、法,并為長(zhǎng)沙市生態(tài)選址提供了決策參考。本文的主要研究?jī)?nèi)容和結(jié)論如下:
　　 (1)設(shè)計(jì)了多智能體與蟻群算法結(jié)合選址模型。在多智能體中構(gòu)建了政府、市民和開(kāi)發(fā)商三類Agent,政府Agent通過(guò)生態(tài)安全格局分析協(xié)調(diào)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與生態(tài)環(huán)境的關(guān)系;市民Agent中通過(guò)引入蟻群算法提高模型的運(yùn)行效率。
　　 (2)利用ANN_CA模型,動(dòng)態(tài)模擬了長(zhǎng)沙市城區(qū)歷史和未來(lái)的城市空間形態(tài)。結(jié)果表明選取的ANN_CA模型能夠比較好的模擬、預(yù)測(cè)長(zhǎng)

3、沙市城區(qū)的空間形態(tài),預(yù)測(cè)精度達(dá)到了74.85％。
　　 (3)利用多智能體與蟻群算法結(jié)合選址模型和傳統(tǒng)的簡(jiǎn)單選址方法,在參考2006年長(zhǎng)沙市城市空間形態(tài)下,做了選址對(duì)比試驗(yàn)。得出的結(jié)論是:多智能體選址模型選址結(jié)果比傳統(tǒng)的簡(jiǎn)單選址方法更科學(xué)、合理,蟻群算法的引入使模型運(yùn)行時(shí)間由簡(jiǎn)單選址方法的51.29S減少為22.37S,運(yùn)行效率有了顯著提升。
　　 (4)基于2006、2010和2020年長(zhǎng)沙市城市空間形態(tài),做了三組選址