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    基于改進(jìn)粒子群算法的森林城市多目標(biāo)規(guī)劃方法

    2022-07-12 05:26:48夏邵剛
    微型電腦應(yīng)用 2022年5期
    關(guān)鍵詞:子目標(biāo)增長點(diǎn)社會(huì)效益

    夏邵剛

    (湖南省農(nóng)林工業(yè)勘察設(shè)計(jì)研究總院, 規(guī)劃與景觀設(shè)計(jì)分院, 湖南, 長沙 410007)

    0 引言

    森林城市規(guī)劃能夠最大限度協(xié)調(diào)自然和人類間關(guān)系,使自然和城市居民和諧共處,實(shí)現(xiàn)城市環(huán)境與城市社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展統(tǒng)一。在森林城市規(guī)劃中,需要對森林城市建設(shè)與自然環(huán)境的保護(hù)作出長遠(yuǎn)部署與安排,克服城市經(jīng)濟(jì)社會(huì)活動(dòng)的主觀隨意性與盲目性,進(jìn)行合理而科學(xué)的規(guī)劃決策[1]。森林城市規(guī)劃是改善城市環(huán)境的基本措施,是我國環(huán)保戰(zhàn)略和政策的具體體現(xiàn),同時(shí)也是協(xié)調(diào)環(huán)境、經(jīng)濟(jì)關(guān)系以及環(huán)境與人類關(guān)系的重要手段[2]。

    在研究森林城市多目標(biāo)規(guī)劃問題的過程中,國外主要側(cè)重對規(guī)劃平衡以及規(guī)劃參照等問題[3]。有學(xué)者提出基于蟻群算法的森林城市多目標(biāo)規(guī)劃方法[4],通過蟻群算法實(shí)現(xiàn)森林城市的多目標(biāo)規(guī)劃。而我國對森林城市多目標(biāo)規(guī)劃問題的研究則主要側(cè)重于對規(guī)劃效益以及規(guī)劃戰(zhàn)略等。其中,基于動(dòng)態(tài)模糊算法的森林城市多目標(biāo)規(guī)劃方法是較為常見的方法,該方法通過動(dòng)態(tài)模糊算法對森林城市進(jìn)行多目標(biāo)規(guī)劃。在以上森林城市多目標(biāo)規(guī)劃方法中,資源利用率得到了一定的提升,但仍然存在森林城市綜合經(jīng)濟(jì)效益增長點(diǎn)、綜合社會(huì)效益增長點(diǎn)、綜合生態(tài)效益增長點(diǎn)偏低等問題。

    因此,本文將改進(jìn)粒子群算法應(yīng)用于森林城市多目標(biāo)規(guī)劃研究中,設(shè)計(jì)基于改進(jìn)粒子群算法的森林城市多目標(biāo)規(guī)劃方法。

    1 基于改進(jìn)粒子群算法的森林城市多目標(biāo)規(guī)劃方法設(shè)計(jì)

    1.1 森林城市多目標(biāo)規(guī)劃目標(biāo)設(shè)定

    首先制定森林城市多目標(biāo)規(guī)劃的原則,包括可持續(xù)原則、效率與公平原則、整體性與協(xié)調(diào)性相結(jié)合的原則、系統(tǒng)性原。根據(jù)森林城市多目標(biāo)規(guī)劃原則,對森林城市多目標(biāo)規(guī)劃目標(biāo)進(jìn)行設(shè)定,將森林城市多目標(biāo)規(guī)劃視為生態(tài)、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)子目標(biāo)及其細(xì)化目標(biāo)的耦合協(xié)同。對森林城市多目標(biāo)規(guī)劃的細(xì)分目標(biāo)、子目標(biāo)、總目標(biāo)等進(jìn)行設(shè)定,以結(jié)合生態(tài)、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)3方面的效益,保障對土地進(jìn)行集約、合理利用[5]。設(shè)定的森林城市多目標(biāo)規(guī)劃的細(xì)分目標(biāo)、子目標(biāo)、總目標(biāo)如表1所示。

    表1 森林城市多目標(biāo)規(guī)劃目標(biāo)

    1.2 森林城市多目標(biāo)規(guī)劃目標(biāo)體系構(gòu)建

    為了實(shí)現(xiàn)森林城市多目標(biāo)規(guī)劃,本文借助解釋結(jié)構(gòu)模型對森林城市多目標(biāo)規(guī)劃目標(biāo)實(shí)施結(jié)構(gòu)化分析。通過構(gòu)建森林城市多目標(biāo)規(guī)劃目標(biāo)體系。在構(gòu)建的森林城市多目標(biāo)規(guī)劃目標(biāo)體系中,共有3個(gè)目標(biāo)層次,且各層次代表不同目標(biāo)在體系中所處地位[6]。總目標(biāo)實(shí)現(xiàn)需要通過子目標(biāo)層目標(biāo)實(shí)現(xiàn),子目標(biāo)層目標(biāo)共包括3個(gè)目標(biāo),分別為生態(tài)、經(jīng)濟(jì)和社會(huì)。子目標(biāo)又細(xì)分為細(xì)分目標(biāo),細(xì)分目標(biāo)層包含18個(gè)目標(biāo)。細(xì)分目標(biāo)對應(yīng)子目標(biāo),其中生態(tài)目標(biāo)對應(yīng)保障森林城市土地可持續(xù)利用、維持森林城市生態(tài)系統(tǒng)整體穩(wěn)定性、促進(jìn)森林城市的和諧穩(wěn)定發(fā)展;經(jīng)濟(jì)目標(biāo)對應(yīng)保障森林城市經(jīng)濟(jì)持續(xù)、穩(wěn)定增長,嚴(yán)控森林城市實(shí)際用地規(guī)模、提供充足農(nóng)業(yè)設(shè)施用地與耕地、為服務(wù)業(yè)與工業(yè)提供用地、提升土地集約性、提升土地整體利用率、優(yōu)化森林城市建設(shè)用地結(jié)構(gòu)、促進(jìn)再利用存量建設(shè)用地、提升森林城市糧食單產(chǎn)、調(diào)整森林城市農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu);社會(huì)目標(biāo)對應(yīng)提升森林城市糧食自給率、提升森林城市整體森林覆蓋率、降低水土流失程度、保障森林城市生態(tài)安全。根據(jù)上述目標(biāo)結(jié)構(gòu)構(gòu)建森林城市多目標(biāo)規(guī)劃目標(biāo)體系,該體系有細(xì)分目標(biāo)實(shí)現(xiàn)子目標(biāo),進(jìn)而通過子目標(biāo)實(shí)現(xiàn)總目標(biāo)[7]。

    1.3 森林城市多目標(biāo)規(guī)劃模型

    在森林城市多目標(biāo)規(guī)劃目標(biāo)體系基礎(chǔ)上,借助改進(jìn)粒子群算法構(gòu)建森林城市多目標(biāo)規(guī)劃模型。粒子群算法[8]根據(jù)個(gè)體適應(yīng)性進(jìn)行操作,該方法將研究的個(gè)體視為在不同維度空間內(nèi)的粒子,這些粒子在設(shè)定的空間中根據(jù)設(shè)定的速度運(yùn)動(dòng),其運(yùn)動(dòng)的速度設(shè)定根據(jù)個(gè)體以及群體運(yùn)動(dòng)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行調(diào)整。

    在森林城市多目標(biāo)規(guī)劃中,設(shè)置該模型中粒子集合為

    X={x1,x2,…,x12}

    (1)

    式中,X為粒子集合;xi代表第i個(gè)粒子。

    其中,各變量分別為耕地、園地、林地、牧草地、城鎮(zhèn)用地、農(nóng)村居民點(diǎn)、獨(dú)立工礦用地、特殊用地、交通運(yùn)輸用地、水利設(shè)施用地、水域、未利用地。

    根據(jù)上述設(shè)定森林城市多目標(biāo)規(guī)劃模型中不同粒子,為實(shí)現(xiàn)規(guī)劃效果的優(yōu)化,計(jì)算限定多目標(biāo)粒子的飛行速度,以使粒子找到個(gè)體最佳位置。其飛行速度計(jì)算式為

    (2)

    式中,sij為當(dāng)前粒子最佳位置,smax為粒子當(dāng)前飛行最大速度。

    森林城市多目標(biāo)規(guī)劃模型中不同粒子運(yùn)動(dòng)過程中受到慣性權(quán)重的影響,導(dǎo)致得到的結(jié)果存在局部最優(yōu)的問題。因此,本文改進(jìn)粒子群算法,對不同粒子的慣性運(yùn)動(dòng)權(quán)重最大程度的進(jìn)行優(yōu)化,降低其影響,以得到最佳值。改進(jìn)粒子群公式為

    sij(t+1)=?sij(t)+μrand[pij(t)-sij(t)]

    (3)

    式中,?為慣性權(quán)重值,pij(t)為粒子更新后的位置適應(yīng)度值,μrand為粒子群體規(guī)模。

    利用改進(jìn)粒子群算法對目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行構(gòu)建,目標(biāo)函數(shù)中包括經(jīng)濟(jì)發(fā)展目標(biāo)、社會(huì)發(fā)展目標(biāo)、生態(tài)環(huán)境目標(biāo)[9]。經(jīng)濟(jì)發(fā)展目標(biāo)為在森林城市多目標(biāo)規(guī)劃中需要達(dá)到最大化的區(qū)域經(jīng)濟(jì)效益,具體如式(4):

    Maxe(x)=∑(ai,xi)

    (4)

    式中,Maxe(x)為森林城市最大化的區(qū)域經(jīng)濟(jì)效益,ai為各類用地的實(shí)際經(jīng)濟(jì)效益系數(shù)。

    社會(huì)發(fā)展目標(biāo)為達(dá)到最大化的社會(huì)效益,包括維護(hù)社會(huì)穩(wěn)定、保障社會(huì)發(fā)展、滿足大家的食品需求等[10],具體如式(5):

    Maxh(x)=∑(bi,xi)

    (5)

    式中,Maxh(x)為森林城市最大化的社會(huì)效益,bi為各類用地的實(shí)際社會(huì)效益系數(shù)。

    生態(tài)環(huán)境目標(biāo)是達(dá)到森林城市最大化的綜合生態(tài)效益,包括促進(jìn)森林城市生態(tài)和諧、保障森林城市的生態(tài)安全,具體如式(6):

    Maxex(x)=∑(ci,xi)

    (6)

    式中,Maxex(x)為森林城市最大化的綜合生態(tài)效益,ci為各類用地實(shí)際生態(tài)效益系數(shù)。

    2 實(shí)驗(yàn)分析

    2.1 實(shí)驗(yàn)方案

    研究所選地區(qū)為某森林城市,該森林城市的氣候?yàn)闇貛Т箨懠撅L(fēng)氣候,是一個(gè)生態(tài)旅游城市。該城市有多種人文景觀、名勝古跡,還有多個(gè)生態(tài)景點(diǎn),經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度較快。該森林城市近5年城市土地利用情況如圖1所示。

    (a) 耕地利用情況

    (b) 園地利用情況

    (c) 林地利用情況

    (d) 居民點(diǎn)及工礦用地利用情況

    (e) 交通利用情況

    (f) 未利用地利用情況圖1 森林城市近5年土地利用情況

    利用基于改進(jìn)粒子群算法的森林城市多目標(biāo)規(guī)劃方法對實(shí)驗(yàn)森林城市進(jìn)行多目標(biāo)規(guī)劃。獲取該方法下森林城市綜合經(jīng)濟(jì)效益增長點(diǎn)、綜合社會(huì)效益增長點(diǎn)數(shù)據(jù)作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。

    2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    2.2.1 綜合經(jīng)濟(jì)效益增長點(diǎn)實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

    在實(shí)驗(yàn)森林城市的多目標(biāo)規(guī)劃中,基于改進(jìn)粒子群算法的森林城市多目標(biāo)規(guī)劃方法與基于蟻群算法、基于動(dòng)態(tài)模糊算法的森林城市多目標(biāo)規(guī)劃方法的綜合經(jīng)濟(jì)效益增長點(diǎn)對比實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)如表2所示。

    表2 綜合經(jīng)濟(jì)效益增長點(diǎn)對比結(jié)果 單位:%

    根據(jù)表2對比實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)可知,在實(shí)驗(yàn)森林城市的多目標(biāo)規(guī)劃中,基于改進(jìn)粒子群算法的森林城市多目標(biāo)規(guī)劃方法的綜合經(jīng)濟(jì)效益增長點(diǎn)高于基于蟻群算法、基于動(dòng)態(tài)模糊算法的森林城市多目標(biāo)規(guī)劃方法的綜合經(jīng)濟(jì)效益增長點(diǎn),實(shí)現(xiàn)了森林城市綜合經(jīng)濟(jì)效益增長點(diǎn)的大幅度提升。

    2.2.2 綜合社會(huì)效益增長點(diǎn)實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

    實(shí)驗(yàn)中,基于改進(jìn)粒子群算法的森林城市多目標(biāo)規(guī)劃方法與基于蟻群算法、基于動(dòng)態(tài)模糊算法的森林城市多目標(biāo)規(guī)劃方法的綜合社會(huì)效益增長點(diǎn)對比實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)具體如表3所示。

    表3 綜合社會(huì)效益增長點(diǎn)對比實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù) 單位:%

    根據(jù)表3綜合社會(huì)效益增長點(diǎn)對比實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)可知,在實(shí)驗(yàn)森林城市的多目標(biāo)規(guī)劃中,基于改進(jìn)粒子群算法的森林城市多目標(biāo)規(guī)劃方法的綜合社會(huì)效益增長點(diǎn)高于基于蟻群算法、基于動(dòng)態(tài)模糊算法的森林城市多目標(biāo)規(guī)劃方法的綜合社會(huì)效益增長點(diǎn),實(shí)現(xiàn)了森林城市綜合社會(huì)效益增長點(diǎn)的提升。

    3 總結(jié)

    本文引入改進(jìn)粒子群算法對森林城市多目標(biāo)進(jìn)行規(guī)劃。

    該方法首先將森林城市多目標(biāo)劃分為細(xì)分目標(biāo)、子目標(biāo)、總目標(biāo);然后根據(jù)劃分后目標(biāo)構(gòu)建多目標(biāo)規(guī)劃體系,將其根據(jù)一定原則劃分為5個(gè)層次;其次利用改進(jìn)粒子群算法構(gòu)建目標(biāo)函數(shù),包括經(jīng)濟(jì)發(fā)展目標(biāo)、社會(huì)發(fā)展目標(biāo)、生態(tài)環(huán)境目標(biāo),實(shí)現(xiàn)森林城市多目標(biāo)規(guī)劃目標(biāo)的耦合協(xié)同。與傳統(tǒng)方法相比,通過本文方法優(yōu)化后的森林城市的森林城市綜合經(jīng)濟(jì)效益增長點(diǎn)、綜合社會(huì)效益增長點(diǎn)均得到提升,具有一定可行性。

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