克隆选择算法驱动的土地用途分区模型优化与应用

该篇文章《利用克隆选择算法构建的土地用途分区模型 (2014年)》发表于武汉大学学报·信息科学版，由牛继强和徐丰两位作者共同完成。论文核心围绕空间聚类思想与克隆选择算法的结合，旨在构建一个高效且智能的土地用途分区模型。传统的土地用途分区方法，如叠置分析法、主导因素法等，虽然有一定科学性和实用性，但存在程序复杂、易受人为因素影响和处理海量数据能力不足等问题。 文章的重点在于对模型关键环节的改进，包括编码技术、抗体-抗原亲和度计算和抗体多样性维护。通过引入克隆选择算法，模型能够适应多约束下的土地用途分区，实现全局优化，其优点表现为稳定性高和结果可靠性。研究以海南省昌江县乌烈镇为例进行实地验证，结果显示该模型提供的土地用途分区方案既科学又合理，能有效支持土地利用规划和土地利用调控与管理工作。 克隆选择算法作为一种人工智能技术，与GIS（地理信息系统）的结合，为解决土地用途分区问题提供了新的视角。通过这种方法，研究者能够克服传统方法的局限，提高决策的智能化程度。然而，尽管克隆选择算法展示了在空间数据分析方面的潜力，但它仍存在依赖参数、可能仅提供局部最优解以及在效率和多目标处理上的改进空间。因此，作者强调未来的研究方向是开发更高效的算法，以适应土地利用规划日益增长的数据需求和复杂性。 这篇文章不仅阐述了克隆选择算法在土地用途分区中的应用，还提出了改进策略，为土地利用规划提供了创新的解决方案，对土地利用管理和决策支持具有重要意义。