土地利用配置的混沌蚁群优化算法研究

摘要：

土地利用优化配置是促进土地可持续发展的重要举措,然而现有研究缺乏有效求解土地利用优化配置模型的新型混合式智能优化算法.本文结合蚁群算法和混沌模型,形成混沌蚁群优化(Chaos Ant Colony Optimization,CACO)算法,并以广州市增城区为研究区,对土地利用现状进行优化配置;然后在数量结构、目标函数值、空间布局等方面将优化结果与土地现状及标准蚁群算法优化结果进行对比分析.结果表明:①CACO算法能在满足多种约束条件下,有效解决多目标土地利用优化配置问题;②与标准蚁群算法相比,CACO算法能增加土地利用的经济效益7.18亿元、生态效益0.33亿元、社会效益1.13％,同时降低地类转换成本1.15％;③CACO算法能使土地利用现状空间分布多样性和均匀性的下降控制在1.30％以内,同时缩减地块数量8.86％,并使平均斑块大小增加9.77％,从而提升土地集约利用水平,更合理地配置各现状地类的空间分布,为研究区土地利用的科学规划与决策提供支持.

关键词：土地利用、优化配置、混沌蚁群算法、增城区

所属期刊栏目：19

分类号：F29;TP3

资助基金：国家自然科学基金项目41001078

在线出版日期：2017-09-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1026-1035