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申请/专利权人：武汉大学
摘要：本发明公开了一种基于改进随机种子和模拟退火的自适应规划分区方法，包括以下步骤：起始数据处理；基于密度分析，选取优势度高的图斑作为候选种子点；确定研究区的适宜分区个数区间；循环遍历每一个分区个数ZoneNum，进行模拟退火，设置初始温度，迭代更新更新寻找最优解，获得不同分区数量下的评价函数值；遍历完所有分区个数，将不同分区数量下的评价函数值变化情况绘制成折线图，构建效应评价指标随着分区个数变化的曲线，寻找曲线拐点处的分区方案为最佳规划分区方案。该方法应用人工智能算法将KD‑tree聚类方法与模拟退火相结合的分区划定方法，从地块级别的土地利用结果实现自适应分区划定。
主权项：1.基于改进随机种子和模拟退火的自适应规划分区方法，其特征在于，包括以下步骤：获取现有土地利用现状的图斑，耦合双评价和规划约束条件，使用矢量CA的模拟方法，生成未来规划土地利用布局，作为规划分区的起始数据；对规划分区的起始数据通过密度分析的方式对区域主导功能优势度进行评价，选取优势度高的图斑作为候选的种子点；确定规划分区的适宜分区个数区间[MinZoneNum，MaxZoneNum]，其中最小分区个数MinZoneNum为主导用途类型个数；最大分区个数MaxZoneNum为所有候选种子点数目；循环遍历适宜分区个数区间，对每一个分区个数ZoneNum，进行模拟退火，设置初始温度，迭代更新直至最大次数，获得不同分区数量下的评价函数值；遍历完所有分区个数，将不同分区数量下的评价函数值变化情况绘制成折线图，构建效应评价指标随着分区个数变化的函数曲线，寻找曲线拐点处的分区方案为最佳规划分区方案。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉大学 基于改进随机种子和模拟退火的自适应规划分区方法
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