[发明专利]基于禁忌搜索算法的土地利用分区方法

摘要

针对传统的土地利用空间分区方法难以顾及土地利用的多目标特性，缺乏智能高效的分区决策算法的不足，本发明提出了一种基于多目标禁忌搜索算法的土地利用分区方法。将数学领域的多目标禁忌搜索算法应用到土地利用空间分区领域，对其关键问题，如初始方案生成方法、邻域规则定义、邻域生成方法、邻域搜索方法，记忆列表更新，广度搜索、深度搜索以及重启策略进行改进，提供了土地利用分区优化决策支持技术方法，较好地解决了土地利用分区中多目标的空间单元组合优化问题，顾及了空间区片的连续性和完整性等硬约束条件问题，从而具有较高的分区效率，保证了土地利用分区过程的稳定、高效。

主权项

一种基于禁忌搜索算法的土地利用分区方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一：划分土地整理区域，形成土地利用分区的基本单元，并对这些基本单元进行预处理；步骤二：步骤一预处理后的基本单元作为该区域的种子，通过种子生长法得到土地利用分区的初始方案，并设置基本参数，至少包括循环参量置为0、设置区片数目、禁忌长度和最大搜索代数，以及执行广度搜索的代数、深度搜索的代数和重启的代数；步骤三：根据邻域规则确定初始方案的邻域，利用多目标函数与约束条件，评价邻域中所有的点，然后通过邻域搜索确定土地利用分区的当前方案；步骤四：更新记忆列表，至少包括记忆当前处于禁忌状态点的STM表，记忆移动中没有选择的却满足条件的候选解的IM表，记录当前搜索过的所有解的LTM表，记录当前搜索过的所有解的非劣解集的MTM表；步骤五：如果迭代的次数大于最大搜索迭代次数，搜索结束，步骤三得到的土地利用分区的当前方案作为最优的土地利用分区结果，否则，继续步骤六；步骤六：如果MTM中加入有新的点，则循环参量置为0，否则循环变量自增，并且继续步骤七；步骤七：如果循环变量与执行广度搜索的代数相等，则进行广度搜索，否则继续步骤八；步骤八：如果循环变量与深度搜索的代数相等，则进行深度搜索，并继续步骤四，否则，继续步骤九；步骤九：如果循环变量与重启的代数相等，则执行重启搜索，并把循环变量置为0，继续步骤四，否则继续步骤三。