多目標(biāo)粒子群算法在土地開發(fā)項(xiàng)目選址中的應(yīng)用.pdf

1、當(dāng)前由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，城鎮(zhèn)化腳步不斷加快，我國耕地面積呈不斷減少的趨勢。土地開發(fā)作為嚴(yán)守耕地紅線、確保占補(bǔ)平衡的重要途徑，一直是專家學(xué)者研究的重點(diǎn)。土地開發(fā)項(xiàng)目前期選址是保障土地開發(fā)項(xiàng)目順利實(shí)施的前提和基礎(chǔ)，但是在這方面的研究較少。土地開發(fā)項(xiàng)目選址實(shí)質(zhì)上是多目標(biāo)優(yōu)化問題。解決多目標(biāo)優(yōu)化問題，特別是采用智能算法已經(jīng)成為研究多目標(biāo)優(yōu)化問題的熱點(diǎn)。本文將建立土地開發(fā)選址數(shù)學(xué)模型，通過對(duì)多目標(biāo)粒子群算法的改進(jìn)，將粒子群算法與選址數(shù)學(xué)模型進(jìn)行耦合

2、，建立土地開發(fā)項(xiàng)目選址模型，并對(duì)改進(jìn)后的粒子群算法進(jìn)行性能測試，最后以山西省孝義市驛馬鄉(xiāng)為例進(jìn)行實(shí)例研究。為國土部門更好的開展土地開發(fā)工作提供理論參考。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴以增加耕地面積，提高農(nóng)用地質(zhì)量，優(yōu)化土地利用結(jié)構(gòu)，促進(jìn)土地集約利用為目標(biāo)，構(gòu)建了土地開發(fā)選址多目標(biāo)函數(shù)及約束體系構(gòu)建。目標(biāo)函數(shù)包括最大新增耕地面積、最高集中連片程度、最高耕地質(zhì)量等別。約束體系包括決策變量、建設(shè)規(guī)模和新增耕地率。⑵介紹基本粒子群算法的概念

3、和基本運(yùn)算步驟，并與其他智能算法進(jìn)行了比較。將土地開發(fā)選址模型與粒子群算法進(jìn)行耦合，對(duì)數(shù)據(jù)的預(yù)處理、編碼方式、粒子位置更新公式、參數(shù)的確定進(jìn)行了改進(jìn)，使得改進(jìn)后的算法能夠適應(yīng)土地開發(fā)選址模型。對(duì)改進(jìn)后的算法進(jìn)行性能測試，通過運(yùn)用測試函數(shù)集對(duì)算法的收斂性、分布性、誤差率進(jìn)行分析評(píng)價(jià)，得出算法是可行的。⑶以山西省孝義市驛馬鄉(xiāng)為例，通過設(shè)定不同權(quán)重得出多種選址方案。分析不同方案，最終確定最佳方案，并進(jìn)行實(shí)地考察驗(yàn)證了該模型對(duì)實(shí)際土地開發(fā)選址具