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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

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