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并行蚁群算法及其在区位选址中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
提出基于多叉树并行蚁群算法的区位选址优化方法.算法依据蚁群算法具有的并行特性,采用GPU(graphic processing unit,图形处理器)并行运算技术,对地理空间进行多又树划分,收集蚂蚁在多又树层间旅行时逐步留下的信息素信息,进行路径选优获得理想的候选解,从而为解决平面空间资源优化配置问题提供新的思路.实验结果表明,与普通蚁群算法相比,采用基于多叉树搜索的并行蚁群算法,能够发挥蚁群算法的并行特征,在短时问内求得较为理想的解,适合计算大区域的空间资源配置问题. 相似文献
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多目标粒子群算法与选址中的形状优化 总被引：3，自引：0，他引：3
选址问题是GIS最基本的任务之一.一般性的选址是基于点的位置优化,可利用有关GIS功能完成.实际的选址问题是很复杂的.在给定设施的数量和面积前提下,需要在空间上确定设施的最佳位置,并对形状进行优化,以获取最大的效用.采用一般的方法无法求解这种最优化问题.而且,当选址问题涉及多个目标和不同的约束性条件时,就会变得异常复杂.提出了利用多目标粒子群优化算法和区域形状变异算法相结合来解决复杂的空间选址问题.具有智能的搜索方法,大大提高了空间搜索能力,并保持了搜索区域的连通性,取得了较好的效果. 相似文献
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针对现有城市公共设施选址模型较少考虑具体城市特色和服务设施运行现状这一问题,该文提出基于地理信息系统(GIS)空间分析、改进潜能模型和免疫算法相结合的方法,在评估研究区垃圾楼可达性的基础上,利用GIS空间分析进行初步优化,并构建双目标免疫优化模型再次优化.研究表明:西城区7个街道之间可达性空间差异较大,可达性较好的区域分布在研究区中下部;现有垃圾楼数量不能满足居民需求,拟在可达性较差区域增加9座垃圾楼;经两步优化后,在原有垃圾楼布局不变前提下,研究区居民点平均可达性提高34.50％,7个街道平均可达性标准差下降了 58.18％,表明该方法在提高垃圾楼整体可达性的同时也促进其空间布局的均衡化. 相似文献
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基于遥感和GIS的选址策略研究与实现 总被引：5，自引：0，他引：5
以某地新建化工厂选址为例,详细介绍了基于遥感和GIS的工程项目选址建模方法。该方法通过遥感获得地物的空间属性和类别特征,通过GIS的缓冲区分析、再分类、栅格叠加、归组、面积计算等空间分析与统计方法实现满足多个条件的目标区块的提取。作为选址模型的具体实现,以遥感和GIS分析软件为依托,规划出了某地适宜兴建化工厂的区块,实施了化工厂选址的遥感和GIS辅助决策。 相似文献
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遥感技术在北京奥运场馆规划和审视中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
根据2008年北京奥运会提出的"人文奥运、绿色奥运、科技奥运"的理念,本文结合遥感领域的技术发展,提出了使用数字正射影像图对奥运场馆进行选址和规划; 使用城市热场分布图对绿地进行规划; 使用城市三维景观模型审视拟建场馆并进行场馆改建后展示的方法.同时,也介绍了基于航天航空影像的数字正射影像图、城市热场分布图及城市三维景观模型的制作过程,并通过相关事例证明遥感技术不仅可以为决策、规划和建设部门在奥运村的选址、规划、设计和建设工作时,提供相关的、科学的基础信息和决策信息,还可以保障奥运场馆规划、基础设施建设和相关区域改造的正确和科学性. 相似文献