基于克隆选择优化的土地用途分区方法,通过对土地利用及相关的专题数据进行整合和集成构建土地用途分区基础数据库,以数据库中的数据为输入数据,以土地利用图斑为数据处理单元,建立待求问题与克隆选择算法的映射;基于克隆选择构建土地用途分区原型,求解土地利用优化布局结果;最终用地理信息系统的方法将临近相同土地类型的图斑合并处理,提取合并后图斑界线即得到土地用途分区界线,生成土地用途分区图。本发明专利技术利用人工智能的相关技术和研究成果来模拟人的智能行为,构建了一种智能化、自动化的基于克隆选择优化的土地用途分区方法,以提高土地用途分区的科学性、合理性和可操作性,为土地利用规划和土地利用调控和管理提供技术支持。
【技术实现步骤摘要】
【技术保护点】
一种基于克隆选择优化的土地用途分区方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1,获取土地用途分区的基础数据,形成包含待分区图斑的信息的土地用途分区基础数据库;步骤2、以步骤1所得土地用途分区基础数据库的数据为输入数据,以图斑为数据处理单元,建立待求解的土地用途分区问题与克隆选择优化算法的映射关系,实现方式如下,设区域内土地利用图斑集X={x1,x2,…,xn},n为图斑集中图斑的总数,每个图斑xi抽象为克隆选择算法中的抗原,待求关于图斑集X的一个模糊划分矩阵W和聚类的原型P,把土地用途分区问题抽象为以图斑集X为变量的优化问题,表达如下max{f(e?1(A)):A∈I}其中,有限长度字符串A是对变量X的抗体编码,记为A=e(X);则X=e?1(A)表示X为抗体A的解码;集I称为抗体空间,I={A:A=[A1,A2,…,AN]};f是亲和度函数;步骤3,初始化抗体种群,并进行编码,包括设抗体种群规模为N,记忆抗体规模为M,,从图斑集X={x1,x2,…,xn}中随机选择N个图斑,n>N>M,每个图斑对应生成一个抗体;设xij表示图斑集X={x1,x2,…,xn}中第i个图斑的第j个属性,其中i=1,2,…,n,j=1,2,…,k;设任一抗体的一个基因位长度为E,抗体的一个基因位对应的表示图斑的一个属性,把所选择的每个图斑的k个属性连接起来,量化值进行二进制编码成一个抗体,k为基因位的总数;以初始的抗体种群Aq=[A1,A2,…,AN]为当前的抗体种群,进入步骤4;步骤4,对当前的抗体种群Aq=[A1,A2,…,AN]中各抗体分别进行亲和度计算,并根据亲和度进行降序排列,将亲和力较大的前M个抗体记为记忆抗体种群Ae=[A1,A2,…,AM],其中e=1,2,……,M,其余N?M的抗体标记为非记忆抗体;步骤5,克隆操作,根据亲和度高低,包括对当前的记忆抗体种群Ae=[A1,A2,…,AM]中选择出B个亲和度最好的抗体进行克隆,克隆后所得所有抗体构成一个新种群Ac;其中,B为预设参数;步骤6,免疫基因动态变异操作,包括对步骤5所得新种群Ac中的各个抗体根据动态变异概率Pm得到变异后的新种群Ac′;步骤7,对步骤6所得变异后的新种群Ac′中的每个抗体计算亲和度,并按照亲和度高低进行排序,并依次替换当前的记忆抗体种群Ae,构成新的抗体种群Ae′;步骤8,免疫补充操作,包括根据替换率per,采用随机的方式生成p=per×N个新抗体构 成临时种群Ab=[Ab1,Ab2,…,Abp];其中,per为预设参数。步骤9,计算临时种群Ab中各抗体的亲和度,将抗体按亲和度高低进行降序排列,并依次替换当前的记忆抗体种群Ae′,形成新的记忆抗体种群Ae″;步骤10,判断是否满足终止条件,如果不满足则返回步骤5继续基于新的记忆抗体种群Ae″进行克隆,否则进入步骤11;步骤11,取步骤10的当前记忆抗体种群Ae″的结果中亲和度值较高的H个抗体作为最终的土地用途分区的原型;其中,H为预设参数;步骤12,对步骤11得到的土地用途分区结果,通过对邻近相同的土地用途图斑合并处理,提取合并后的界线即为土地用途分区后的分区的原型,并最终生成土地利用分区图。...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员:牛继强,徐丰,姚高伟,蚩志锋,陈飞燕,
申请(专利权)人:信阳师范学院,
类型:发明
国别省市:
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