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第一章 绪论1

1.1 研究背景与意义1

1.1.1 研究背景1

1.1.2 研究意义3

1.2 研究进展5

1.2.1 农村居民点布局优化研究进展5

1.2.2 ACO在土地利用布局中的应用研究11

1.3 主要研究内容及思路14

1.3.1 主要研究内容14

1.3.2 研究思路15

1.4 研究组织结构16

1.5 小结18

第二章 相关基础理论与研究方法19

2.1 农村居民点的概念19

2.1.1 农村居民点的内涵19

2.1.2 农村居民点特性20

2.2 农村居民点空间布局相关理论、模式及演化模式21

2.2.1 农村居民点空间布局相关理论21

2.2.2 农村居民点空间布局模式24

2.2.3 农村居民点空间布局演变阶段及机制26

2.2.4 农村居民点演化方向29

2.3 多目标优化基本方法34

2.3.1 多目标优化概念及内涵34

2.3.2 传统多目标优化方法介绍35

2.4 群体智能优化算法理论基础39

2.4.1 群体智能优化算法概述39

2.4.2 蚁群算法原理40

2.4.3 基本蚁群算法41

2.5 小结45

第三章 模型多目标体系及约束条件设计48

3.1 农村居民点空间布局优化多目标体系49

3.1.1 农村居民点空间布局适宜性目标49

3.1.2 基于空间集聚的优化目标64

3.1.3 基于最小规划成本理论的空间优化目标68

3.1.4 空间协调目标70

3.2 模型约束条件71

3.2.1 农村居民点城镇化数量约束71

3.2.2 农村居民点集聚化数量约束72

3.2.3 土地利用类型转换约束75

3.3 小结77

第四章 基于MOACO的农村居民点布局优化模型79

4.1 多目标蚁群算法与农村居民点布局优化耦合思想79

4.2 多目标函数及约束条件在算法中的处理81

4.2.1 多目标函数的处理81

4.2.2 约束条件的处理82

4.3 农村居民点空间布局优化MOACO算法83

4.3.1 算法流程设计83

4.3.2 蚁群编码85

4.3.3 初始蚁群的确定、参数的设定及核心函数的设置86

4.4 蚁群算法的改进与设计90

4.4.1 蚁群算法参数的改进91

4.4.2 相关算子的设计与改进92

4.4.3 迭代终止条件的设立98

4.5 小结99

第五章 实例研究100

5.1 研究区概况100

5.1.1 地理位置100

5.1.2 自然资源条件100

5.1.3 社会经济概况102

5.1.4 研究区土地利用分析104

5.2 研究区农村居民点空间分布分析108

5.2.1 数据来源及预处理108

5.2.2 农村居民点数量特征及空间分布模式分析110

5.2.3 农村居民点变化的景观格局分析112

5.2.4 农村居民点城镇化动态度分析117

5.2.5 农村居民点用地存在的主要问题119

5.2.6 农村居民点用地变化的驱动力分析121

5.3 农村居民点空间布局优化模拟123

5.3.1 农村居民点空间布局适宜性评价123

5.3.2 多目标函数设置127

5.3.3 约束条件设置132

5.3.4 MOACO布局优化结果分析136

5.4 与传统优化方法对比分析141

5.5 小结146

第六章 总结与展望148

6.1 总结148

6.1.1 研究总结148

6.1.2 创新点151

6.2 展望152

参考文献153

后记172