摘要: 土地是人类生存的根本，但资源总量有限，土地利用结构的不合理导致了交通拥堵、农用地不足、生态环境变差等一系列问题，因此土地资源的合理分配和布局显得尤为重要，如何优化土地利用结构是一项十分重要的研究问题。 土地利用结构中包含多个土地... 展开 土地是人类生存的根本，但资源总量有限，土地利用结构的不合理导致了交通拥堵、农用地不足、生态环境变差等一系列问题，因此土地资源的合理分配和布局显得尤为重要，如何优化土地利用结构是一项十分重要的研究问题。 土地利用结构中包含多个土地利用类型，它们的变化不遵循某种特定的模式，因此土地利用结构的优化是一项较为复杂的优化问题。而传统优化方法将土地利用类型的变化模式固定为某种线性或非线性关系，得出的解由于受到这一固定关系的限制，往往与实际最优解有较大差距。考虑蚁群算法能够处理这一弊端，本文选择将蚁群算法来优化土地利用结构，优势在于各变量的变化不受某种特定函数关系的限制，能够在变量的可行域内大范围搜索可行解，并在每一次迭代后对所得解进行适应度评价，信息素更新。在进行多次计算后，得到多个供选方案，从中选择出使目标函数值达到最大的解，这样求出的结果与实际最优解的值更为相近。 土地利用的目的在于将总量一定的土地进行合理的分配和布局，得到包括经济、社会、生态效益在内的综合效益的最优。经济效益、社会效益以及生态效益往往不能同时达到最大，三者之间的权衡也是一直以来的研究重点。本文中，考虑到国内城市的普遍发展情况，在经济尚不发达的前提下，将经济效益作为主要追求的目标效益，用目标函数来表示。而在国家大力提倡生态建设以及环境保护的背景下，在居民物质文化需求不断提高的形势下，把对生态效益、社会效益的保证体现在约束条件上，将三种效益有主有次地体现在模型中。 对土地利用结构的优化是针对未来时间点的，约束条件中的一些指标值也会随着时间而变化，如果采用现状值将会在一定程度上影响所求结果的准确度，甚至无效。考虑到与土地、人口相关的指标值不会随着时间大幅度快速变动，适合采用GM(1,1)来模拟其变化趋势，并且GM(1,1)快捷方便，因此对这些指标的预测采用GM(1,1)求解，得到误差较小，能够较好拟合这些指标的变化。 收起