基于蚁群算法的多智能体模拟城市用地扩张

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基于改进蚁群算法的农业机器人多田块路径规划方法与试验

基于改进蚁群算法的农业机器人多田块路径规划方法与试验在科技的大海里，每一项创新都像是一颗璀璨的星辰，照亮人类前行的道路。

今天，我要讲述的，是一个关于智慧农业和机器人技术的故事——一个如何利用改进的蚁群算法，为农业机器人在多田块环境中规划出一条高效、节能的路径的故事。

想象一下，一片广阔的农田，就像是一张巨大的棋盘，而农业机器人则是那些忙碌的小兵，它们需要在这棋盘上走出一条最优的路线。

传统的路径规划方法，就像是让这些小兵们在黑暗中摸索，不仅效率低下，而且容易走入死胡同。

但是，如果我们借鉴自然界中蚂蚁的智慧，又将是怎样一番景象呢？蚂蚁，这个看似微不足道的生物，却拥有着令人惊叹的寻路能力。

它们通过释放信息素来标记路径，并通过感知这些信息素的浓度来选择前进的方向。

这种群体智慧的结晶，被科学家们提炼为“蚁群算法”，并成功地应用于许多领域。

而如今，我们将其引入到农业机器人的路径规划中，无疑是一次大胆而富有创新的尝试。

改进后的蚁群算法，就像是为农业机器人装上了一双明亮的眼睛和一颗聪明的大脑。

它们能够实时地感知环境的变化，快速地计算出最优的路径。

这就好比是在一张复杂的迷宫图中，找到了一条从入口到出口的最短路线。

这样的路径规划，不仅提高了作业的效率，还大大减少了能源的消耗。

然而，任何一项技术的创新都不是一蹴而就的。

在实际应用中，我们还需要考虑诸多因素，比如地形的起伏、作物的生长状况、天气的变化等等。

这些不确定因素就像是道路上突然出现的障碍物，需要我们的农业机器人能够灵活应对。

因此，我们在改进蚁群算法的基础上，加入了自适应和学习能力，使得农业机器人能够在复杂多变的环境中游刃有余。

当然，任何一项技术的推广和应用都需要经过严格的测试和验证。

我们进行了一系列田间试验，将搭载了改进蚁群算法的农业机器人放入真实的农田环境中。

结果显示，这些机器人在多田块环境中的表现远超预期，它们能够准确地识别不同的田块，规划出合理的作业路径，并且在执行任务时几乎不留下任何遗漏或重复的区域。

基于改进蚁群算法的全局路径规划研究与仿真

基于改进蚁群算法的全局路径规划研究与仿真作者：燕紫君吴明芬来源：《数码设计》2017年第01期摘要：路径规划是指在有障碍物的工作环境中，寻找一条从给定起点到终点的适当路径，使运动过程中能安全、无碰的绕过所有障碍物。

目前针对路径规划的算法较多，本文主要针对传统蚁群算法在二维路径规划中易陷于局部最优解，最终导致搜索过早停滞等问题，提出了一种改进的蚁群算法。

该改进的算法主要以全局最优为出发点，通过引入终点对启发因子的影响，在邻接点和终点的共同作用下对启发因子函数的重新构建，有效地解决了传统蚁群算法在处理全局路径规划中带来的问题。

采用MAKLINK图论理论建立二维空间模型，应用MATLAB作为编码的软件工具来对传统的蚁群算法和改进的蚁群算法在路径规划中进行仿真验证，实验结果表明改进的蚁群算法有更好的性能。

关键词：全局路径规划；蚁群算法；启发因子；MAKLINK图论理论中图分类号：TP391.9文献标志码： A文章编号：1672-9129（2017）01-0006-04Abstract：Path planning is to find a proper path from a given starting point to the end point in a work environment with obstacles， and it makes the object in motion process safety without touching obstacles. At present， there are many kinds of algorithm to solve the issue of path planning. In this paper， we focus on the shortage of traditional Ant Colony algorithm， causing issues of premature and search stalled. When it is applied to solve the problem of robot path planning， an improved Ant Colony algorithm has been put forward， and the improved algorithm set global optimization as original intention. By introducing the end point effect on the stimulating factor， we rebuild the stimulating factor function under the joint of adjacent point and end point， and through this method we can deal with the matters that traditional algorithm brings effectively. As the result， we use MAKLINK to build a two-dimensional space model， and use the MATLAB as a coding tool to simulate the traditional ant colony algorithm and the improved ant colony algorithm in path planning. The result shows that the improved Ant Colony algorithm has better performance.Keywords：global path planning； Ant Colony algorithm； stimulating factor function；MAKLINK graph theory引言路径规划是指在有障碍物的工作环境中，寻找一条从给定起点到终点的适当运动路径，使在运动过程中的物体能安全、无碰的绕过所有障碍物。

计算智能大作业--蚁群算法解决TSP问题资料

（计算智能大作业）应用蚁群算法求解TSP问题目录蚁群算法求解TSP问题 (3)摘要： (3)关键词： (3)一、引言 (3)二、蚁群算法原理 (4)三、蚁群算法解决ＴＳＰ问题 (7)四、解决ｎ个城市的TSP问题的算法步骤 (9)五、程序实现 (11)六、蚁群算法优缺点分析及展望 (18)七、总结 (18)采用蚁群算法解决TSP问题摘要：蚁群算法是通过蚂蚁觅食而发展出的一种新的启发算法，该算法已经成功的解决了诸如TSP问题。

本文简要学习探讨了蚂蚁算法和TSP问题的基本内容，尝试通过matlab 仿真解决一个实例问题。

关键词：蚁群算法；TSP问题；matlab。

一、引言TSP（Travelling Salesman Problem）又称货郎担或巡回售货员问题。

TSP问题可以描述为：有N个城市，一售货员从起始城市出发，访问所有的城市一次，最后回到起始城市，求最短路径。

TSP问题除了具有明显的实际意义外，有许多问题都可以归结为TSP问题。

目前针对这一问题已有许多解法，如穷举搜索法（Exhaustive Search Method）, 贪心法（Greedy Method）, 动态规划法（Dynamic Programming Method）分支界定法（Branch-And-Bound），遗传算法（Genetic Agorithm）模拟退火法(simulated annealing),禁忌搜索。

本文介绍了一种求解TSP问题的算法—蚁群算法，并通过matlab仿真求解50个城市之间的最短距离，经过仿真试验，证明是一种解决TSP问题有效的方法。

20世纪90年代，意大利学者M.Dorigo等人在新型算法研究的过程中，通过模拟自然界蚂蚁的觅食过程：即通过信息素（pheromone）的相互交流从而找到由蚁巢至食物的最短路径，提出了一种基于信息正反馈原理的新型模拟进化算法——蚁群算法（Ant Colony algorithm）。

多智能体模拟在土地变化预测中的应用

小．因此，合维持和保全生活和自然环境的考虑，结对城市建设用地和绿地的变化进行定量的把握，对
其变化要因进行分析，对其变化进行预测和评价是
非常重要的．
Ａｐｌａｉｎｏｕｔ．ｇｎｉｌｔｏｎＬａｄｐｉｔｏｆＭｌｉｅｔＳｍｕａｉｎｉｎｃａＣａｇｒｄｃｉｎｈｎｅＰｅｉｔｏ
成分分析［、３典型相关分析［、相关分析［等方］４偏］５Ｊ法，亦有少数研究专注于分析社会驱动因子＿７．６］国－外在这方面的研究也非常多，其中，利用遥感卫星数
据确立城市区域的土地覆被变化，特别是绿地变化进行客观、量抽出方法的齐藤ｌ的研究，用定＿８］利ＬｎｓｔＭ（国陆地探测卫星影像）ａｄａＴ美数据抽出绿地的分布倾向和分布特征、验证其有效性的小林ｌ并ｇ］的研究等．地利用分布把握手法的研究也很多，土有Ｊｉｏｎ分析（接分析）１１、ｌｍｐ分析（连［－３Ｃｕ０］聚类统计
第３９卷第１０期
２１０１年１Ｏ月
同济大学学报（然科学版）自
Ｊ【ＮＩＯＯＧＩＮＶＲＩＹＮＴＲＬＳＩＮＥ０７ｌ，ＦＴＮＪＵＩＥＳＴ（ＡＵＡＣＥＣ）ＲＡ
Ｖｏ．９Ｎｏ．０Ｉ３１
Ａｓｒｃ：ａｅｎａｓｄｆｈｅａｒａｏｉｐｎｂｔａｔＢｓｄｏｔｙｏｅＵｄｅｆｔｉＪａ，ｕｔＡＯａｎａ

基于蚁群算法的分布形式多智能体任务分配研究的开题报告

基于蚁群算法的分布形式多智能体任务分配研究的开题报告一、选题背景及意义多智能体系统（Multi-Agent System，MAS）是一种由多个智能体互相协作完成某个任务的系统，应用广泛。

在MAS中，任务分配是一个基础性和关键性的问题。

如何高效地将不同任务分配给不同的智能体，使得整个系统的效率达到最大是一项非常重要的研究工作。

蚁群算法（Ant Colony Optimization，ACO）是一种基于模拟自然界中蚂蚁寻找食物的策略进行优化的算法。

该算法已被应用于任务分配领域。

蚁群算法通过模拟蚂蚁在搜索食物时释放信息、感知信息等行为来实现任务分配。

基于蚁群算法的任务分配方法已经在实际任务中得到了广泛的应用。

分布形式的任务分配是将任务分配问题扩展到分布式环境下的问题。

在分布式环境下，智能体之间存在通信和协作的成本，任务分配时需要考虑这些成本。

因此，分布形式的任务分配问题具有很高的复杂性和挑战性。

二、研究目的本课题旨在基于蚁群算法，研究分布形式的多智能体任务分配问题，探索蚁群算法在分布式环境下的应用，提高任务分配效率和系统整体效率。

三、研究内容1. 研究现有的多智能体任务分配算法，了解其适用范围、优缺点等。

2. 分析蚁群算法在任务分配中的优点和缺点，探索其在分布式环境下的应用。

3. 建立多智能体任务分配模型，在该模型中考虑智能体之间的通信和协作成本。

4. 设计并实现基于蚁群算法的分布形式任务分配算法，并对该算法进行实验验证。

5. 对实验结果进行分析和总结，评估该算法的性能。

四、研究方法及步骤1. 文献回顾法：研究现有的多智能体任务分配算法，并分析其适用范围、优缺点等。

2. 理论研究法：分析蚁群算法在任务分配中的优点和缺点，探索其在分布式环境下的应用。

3. 模型建立法：建立多智能体任务分配模型，在该模型中考虑智能体之间的通信和协作成本。

4. 编程实现法：设计并实现基于蚁群算法的分布形式任务分配算法，并对该算法进行实验验证。

蚁群算法在移动机器人路径规划中的仿真研究

较低，存储空间大的缺陷。随着神经网络、子群算法和遗粒
传算法等人工智能优化算法快速发展，多学者将这些算法许引入到移动机器人路径规划应用中，这些方法提高了机器人路径规划的性能，但是由于移动机器人路径规划是一个典型
划组成，中路径规划是机器人控制最为关键的技术。移动其
ＢａｅｎＡｎｌｎｓｄｏｔＣｏｏｙＯｐｔｍｉａｉｎｉｚｔｏ
ｚＨＡＮＧｎ — ｌｎＮＩＸｉｏ —ｍｅＹｉｉｇ．Ｕａｉ
（ｕｎｈａＣｌｇｆｏｐｔｃｅｃ，ｈｍｄａｅａ６００ＣｉａＨａｇｕｉｏｅｅｏｍｕｒｉｎｅＺｕａｉｎＨｎｎ４３０，ｈ）ｌＣｅＳｎ
关键词：径规划；动机器人；群算法路移蚁中图分类号：Ｐ４Ｔ２文献标识码：Ａ
ＳｍｕａｉｎｓａｃｎＭｏｌｂｔＰａｈＰｌｎｎｉｌｔｏＲｅｅｒｈｏｂｉＲｏｏｔａｎｉｇｅ
摘要：研究移动机器人路径规划问题。移动机器人路径规划是一个多目标优化问题，由于避障定位要求，传统机器人路径规划优化方法存在算法复杂、搜索空间大和效率低等难题，难以获得最优解。为了提高机器路径规划的效率和定位准确性，提出了一种蚁群算法的移动机器人路径规划方法。蚁群算法的路径规划方法首先采用栅格法对机器人工作环境进行建模，然后将机器人出发点作为蚁巢位置，路径规划最终目标点作为蚁群食物源，过蚂蚁间相互协作找到一条避开障碍物的最优通机器人移动路径。仿真实验结果证明，蚁群算法的路径规划方法提高了机器人路径规划的效率，能在最短时间找到机器人路径规划最优解，且能安全避开障碍物，为优化设计提供了依据。

蚁群算法的基本原理与改进

蚁群算法最早是为了解决TSP问题（即旅行商问题）。
TSP问题的要求：路径的限制是每个城市只能拜访一次；最后要回到原来出发的城市。求得的路径路程为所有路径之中的最小值。
蚁群算法
各个蚂蚁在没有事先告诉他们食物在什么地方的前提下开始寻找食物。
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概念原型
当一只找到食物以后，它会向环境释放一种挥发性分泌物pheromone (称为信息素,该物质随着时间的推移会逐渐挥发消失，信息素浓度的大小表征路径的远近)来实现的，吸引其他的蚂蚁过来，这样越来越多的蚂蚁会找到食物。
算法改进
下面是一些最常用的变异蚁群算法 1.精英蚂蚁系统全局最优解决方案在每个迭代以及其他所有的蚂蚁的沉积信息素。 2.最大最小蚂蚁系统（ MMAS）添加的最大和最小的信息素量[ τmax ， τmin ]，只有全局最佳或迭代最好的巡逻沉积的信息素。所有的边缘都被初始化为τmax并且当接近停滞时重新初始化为τmax。 3.蚁群系统蚁群系统已被提出。
表示蚂蚁k已经访问过的城市列表。
当所有蚂蚁完成周游后，按以下公式进行信息素更新。
是启发信息，d是城市i和j之间的距离；
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其中：
蚂蚁算法求解TSP
其中：ρ为小于1的常数，表示信息的持久性。
1
其中：Q为常数；lk表示第k只蚂蚁在本次迭代中走过的路径，Lk为路径长度。
2
蚂蚁算法求解TSP
其原理是一种正反馈机制或称增强型学习系统；它通过信息素的不断更新达到最终收敛于最优路径上；
它是一种通用型随机优化方法；但人工蚂蚁决不是对实际蚂蚁的一种简单模拟，它融进了人类的智能；
它是一种分布式的优化方法；不仅适合目前的串行计算机，而且适合未来的并行计算机；

多智能体与元胞自动机结合及城市用地扩张模拟

１）自律性：Ａｇｅｎｔ拥有内部自治机制和问题解决机制，能够控制自己的行为和内部状态。无需他人的干涉即可根据自己的知识和捕捉到的信息进行判断和行为决策。Ａｇｅｎｔ自律性的高低在很大程度上决定了其智能的高低。
２）社会性：Ａｇｅｎｔ不是孤立的，而是一个相互作用的群体。Ａｇｅｎｔ间可以按照某种协议或者语言进行通信和对话。从而形成一个小组来协作完成某一特定的任务。
万方数据
４期
杨青生等：多智能体与元胞自动机结合及城市用地扩张模拟
各类要素后，在自身具备的经验、知识的指引下，做出某种决策，并以一定的行为方式体现决策的结果，是具有属性与方法的类对象的实例¨Ｊ。Ａｇｅｎｔ为了达到某个特定的目标，在与外部环境相互作用的基础上，通过对环境状态的认识以及和其他Ａ— ｇｅｎｔ的协作，自律地对问题做出决策。Ａｇｅｎｔ一般具有以下四种基本特征。
２Ａｇｅｎｔ—ＣＡ模型
２．１基于逻辑回归的ＣＡ模型与城市发展模拟元胞的城市发展概率与元胞邻近范围的用地
类型和一系列空间距离变量（离道路的距离、离市中心的距离、离镇中心的距离等）相关，这种关系可以用逻辑回归模型表达，基于逻辑回归的城市ＣＡ模型如下：
Ｐ珏＝融×Ｐ嚣＝（１＋（一ＩｎＴ）“
×再≤五１万×ｃ。ｎ（ｓ；）×力；（２）
对传统元胞自动机模型在状态变量、邻近范围、转换规则等方面的扩展后，元胞自动机已能较好地模拟城市增长的自然性、均衡性、同质性、同步性。为了反映城市系统的非线性、不确定性特征，ＣＡ模拟城市系统时，引入一随机变量，通过随机变量体现城市ＣＡ模型的不确定性。
通过随机变量体现城市ＣＡ模型不确定性的研究，能获取与实际城市布局比较一致的城市布局形态，但对随机变量所表达的具体含义无法理解。因此，在城市ＣＡ模型中有必要引进具有明确意义的变量来体现城市发展的人文性、非线性、不确定性特征。Ａｇｅｎｔ可根据自身的特点及周围环境的状况，综合考虑各类要素后，在自身具备的经验、知识的指引下，做出决策，并以一定的行为方式体现决策的结果。城市发展模拟时，将决定非城市用地转变为城市用地的决策者作为Ａｇｅｎｔ，结合ＣＡ模型模拟城市发展。Ａｇｅｎｔ结合ＣＡ模型的城市发展模拟，可以用Ａｇｅｎｔ明确的决策行为反映ＣＡ模型的随机性和不确定性。

基于Unity 3D的蚁群算法仿真

JOURNAL OF COMMUNICATION UNIVERSITY OF CHINA （SCIENCE AND TECHNOLOGY ）中国传媒大学学报自然科学版第24卷，第3期Vol 24，No 32017年6月Jun ，2017基于Unity 3D 的蚁群算法仿真程廷，潘耘，姜瑞娟（中国传媒大学计算机学院，北京100024）摘要：基于Unity3D 引擎对蚁群寻路觅食场景进行了建模，通过C#语言编写信息素迭代机制、蚁群寻找最短路径的算法，并以可视化手段显示出最短路径，最后对蚁群算法的各个参数设置进行了探究。

仿真结果验证了使用Uni-ty3D 进行算法仿真的可行性，直观易懂地呈现出蚁群算法的基本过程与原理，具有参数易控、视觉直观性强等优点。

关键词：蚁群算法；Unity3D ；计算机仿真中图分类号：TP391．9文献标识码：A文章编号：1673－4793（2017）03－0057－06Simulation of Ant Colony Algorithm Based on Unity 3DCHENG Ting ，PAN Yun ，JIANG Ｒui-juan（Computer Science School ，Communication University of China ，Beijing 100024，China ）Abstract ：Based on Unity3D engine ，this simulation creates scenes and designs ant colony algorithm through the c#script ，and the shortest path is visible．Finally ，the parameters of ant colony algorithm are researched．The results verify the feasibility of using Unity3D for algorithm simulation ，being straightfor-ward to show the basic process and principle of ant colony algorithm ，with the advantage of visualization and easy control．Key words ：ant colony algorithm ；Unity3D ；computer simulation1引言蚁群算法（Ant Colony Algorithm ）是受自然界蚁群觅食过程启发而提出的一种智能优化算法，具有离散性、并行性、正反馈机制等特点［1］。

毕业论文蚁群算法

毕业论文蚁群算法蚁群算法（Ant Colony Optimization，ACO）是一种模拟蚂蚁寻找食物的行为而发展而来的一种计算智能算法。

该方法利用蚂蚁在寻找食物过程中留下的信息素来指导其他蚂蚁选择路径，从而达到最优路径的目的。

本文将介绍蚁群算法的基本原理、应用领域以及算法的优缺点。

一、算法原理1.1信息素在蚁群算法中，信息素是指蚂蚁在寻找食物时分泌的一种化学物质，它会留在路径上，用于指导其他蚂蚁选择路径。

当一条路径上的信息素浓度足够高时，其他蚂蚁会更倾向于选择这条路径。

1.2蚁群算法过程（1）初始化：随机放置一些蚂蚁并随机设置它们的起点和终点。

（2）蚂蚁选择路径：每个蚂蚁根据当前位置的信息素浓度，选择下一步要走的路径。

选择路径的规则可以根据具体问题来设计。

（3）信息素更新：当蚂蚁完成任务后，会在其经过的路径上留下一定量的信息素。

信息素的更新可以通过公式：$ T_{ij}=(1-ρ) ·T_{ij}+∑\\frac{\\Delta T_{ij}^{k}}{L_{k}} $ 来完成，其中 $ T_{ij} $ 表示在第 $i$ 个节点到第 $j$ 个节点之间路径的信息素，$ L_{k} $ 表示第 $k$ 只蚂蚁走过的路径长度，$ \\Delta T_{ij}^{k} $ 表示第 $k$ 只蚂蚁在第 $i$ 个节点到第$j$ 个节点之间路径上留下的信息素。

（4）重复执行步骤（2）和（3），直到满足算法终止条件。

二、应用领域由于蚁群算法具有寻优能力和适应性强等优点，因此在多个应用领域得到了广泛的应用：2.1路线规划将蚁群算法应用到路线规划中，可以帮助人们更快捷、更准确地规划出最优路径。

例如，在地图搜索、货车路径规划、船只导航等领域都有广泛的应用。

2.2优化问题蚁群算法能够在多种优化问题中得到应用，例如在图像处理、模式识别、网络优化中，通过不断地调节参数，可以找出最佳的结果。

2.3组合优化问题在组合优化问题中，由于问题的规模较大，常规优化算法很容易陷入局部最优解中无法跳出。

蚁群算法的基本原理与改进

蚁群算法的基本原理与改进蚁群算法是一种模拟蚂蚁群体行为的启发式算法，通过模拟蚂蚁在寻找食物和归巢过程中的行为，来解决优化问题。

蚂蚁在移动的过程中，通过信息素的释放和感知，实现了全局信息传递和局部信息更新。

蚁群算法基于这种行为特性，通过模拟蚂蚁在解空间中的过程，找到问题的最优解。

1.初始化一群蚂蚁在问题的解空间中随机选择一个起点。

2.每只蚂蚁根据问题的特性和上一次的行走经验，利用概率选择下一步要行走的方向。

3.每只蚂蚁根据选择的方向进行移动，并释放一定量的信息素到路径上。

4.蚁群中的每只蚂蚁根据选择的方向和移动的结果，更新自己的经验和信息素矩阵。

5.重复步骤2-4，直到达到停止条件。

1.路径选择策略的改进：蚂蚁选择下一步行走方向的概率通常根据路径上的信息素浓度和启发式信息来计算，可以根据具体问题的特性，采用不同的路径选择策略，如轮盘赌选择、最大值选择等，来提升算法的能力。

2.信息素更新策略的改进：信息素释放和更新对算法的性能起到重要影响。

可以通过引入一定的衰减因子，控制信息素的挥发速率，降低过快的信息素挥发过程；同时，可以通过引入信息素增强/衰减机制，根据蚂蚁经验和当前信息素浓度调整信息素的更新速率，以提升算法的收敛速度和稳定性。

3.多种启发式信息的融合：在算法中，蚂蚁根据启发信息来选择下一步行走方向。

可以采用多种启发式信息，并将它们进行适当的融合，以增加算法对问题的能力。

4.并行计算和局部：蚁群算法由于全局信息传递的特性，容易陷入局部最优解。

可以通过引入并行计算和局部机制，增加算法的广度和多样性，提升算法的全局能力。

5.参数的自适应调节：蚁群算法中存在一些参数，如信息素释放量、信息素衰减因子等，合理的参数设置对算法的性能至关重要。

可以考虑通过自适应调节参数的方法，如基于概率或规则的自适应机制，自适应地调节参数值，以提高算法的效果。

总而言之，蚁群算法通过模拟蚂蚁的行为特性，实现了全局信息传递和局部信息更新，并通过适当的改进措施，提升了算法的能力和收敛速度。

基于自适应蚁群算法的农用智能机器人路径规划

作物种植区模型内，改进算法能有效解决农用智能机器人路径规划问题；改进算法规划的最佳路径长度较传统蚁群算法和禁忌搜索算法分别减少 3. 745 1 m 和 16. 387 6 m ; 改进算法规划最佳路径所需程序迭代次数较传统蚁群算法和禁忌捜索算法分别减少 1 3 代和 3 1 代，结果表明，与传统蚁群算法和禁忌搜索算法相比，改进算法具有较强的全局搜索能力和较
早熟收敛和提高算法搜索效率，引人更改信息素更新机制和限定信息素阈值相结合的策略对信息素更新规则进行了改进。为了验证自适应蚁群算法在农用智能机器人路径规划中的实际效果，最后进行了仿真测试。
第 40卷第 9期 2019年 9 月
中H 农机化学报 Journal of Chinese A gricultural Mechanization
D()I ：10. 13733/j.jcam.issn.2095-5553. 2019. 09. 32
Vol. 40 No. 9 Sep. 2019
基于自适应蚁群算法的农用智能机器人路径规划
是在信息采集、田间巡检、果蔬采摘及作物搬运等操作中，利用所提方法为农用智能机器人搜索出一条距离最短的优化路
径，确保其能沿着该优化路径顺利达到指定作物种植区，完成指定工作任务。该方法通过引人自适应调整信息素挥发系数、更改信息素更新机制和限定信息素阈值等策略，对传统蚁群算法进行了优化改进。仿真结果显示，在 100 m X 100 m

基于多智能体系统的空间决策行为及土地利用格局演变的模拟

中国科学 D 辑地球科学 2006, 36 (11): 1027~1036 1027SCIENCE IN CHINA Ser. D Earth Sciences基于多智能体系统的空间决策行为及土地利用格局演变的模拟*刘小平黎夏** 叶嘉安(中山大学地理科学与规划学院, 广州510275) (香港大学城市规划及环境管理研究中心, 香港)摘要探讨了基于多智能体系统(MAS)的城市土地利用动态变化模拟的新方法. 模型是由相互作用的环境层和多智能体层组成. 旨在探索城市中居民、房地产商、政府等多智能体之间, 以及多智能体与环境之间的相互作用而导致城市空间结构的演化过程. 以广州市海珠区为实验区, 模拟了其1995~2004年的土地利用动态变化情况. 并与元胞自动机(CA)模型进行了对比研究, 结果表明MAS 在模拟较为复杂的城市时比CA 有更高的精度和更接近实际的空间格局. 关键词多智能体 CA 模拟复杂系统城市土地利用收稿日期: 2005-08-04; 接受日期: 2006-03-01 * 国家杰出青年基金项目(批准号: 40525002)、国家自然科学基金项目(批准号: 40471105)、教育部博士点基金项目(批准号: 20040558023)、“985工程”GIS 与遥感的地学应用科技创新平台项目(批准号: 105203200400006)资助 ** 联系人, E-mail: lixia@许多资源、环境和大气模拟和预测模型都涉及到土地利用变化及空间格局演变信息的输入. 因此, 模拟和预测土地利用演变过程有重要的理论和应用意义. 近年来, 越来越多的研究致力于建立模型来探讨土地利用时空变化的理论与方法[1~4]. 最早的模型是使用数学方程, 这种方法严格说来是一种静态模型, 不能有效地反映土地利用变化的复杂性[5]. 经验统计模型应用最为广泛, 它是基于大量的土地利用变化数据和社会经济统计数据[6]. 系统动力学模型是建立在控制论、系统论和信息论基础上的, 其突出特点是能够反映复杂系统结构、功能与动态行为之间的相互作用关系[7]. 然而, 它也是基于经验和方程式的表达,并且难以与空间信息融合[7,8].元胞自动机(CA)在模拟复杂空间系统时有很多优势[9~11], 在一些领域正慢慢补充或取代一些从上至下的分析模型. 例如, 学者们正逐渐发现基于局部个体相互作用的模型比传统的宏观城市模型更具有优势. 但CA 主要是基于城市增长的模式模拟, 而对于城市增长的过程、成因缺乏解释[12]. 此外, CA 模型只考虑周围的自然环境, 这些元胞是不能移动的. CA 几乎没有考虑到对城市土地利用变化起决定作用的动态社会环境及它们的相互作用[13], 而后者则包括能移动的居民、房地产商、政府等.为了克服CA 模型的局限性, 基于多智能体系统1028中国科学 D 辑地球科学第36卷SCIENCE IN CHINA Ser. D Earth Sciences(MAS)建模的方法被引入到城市模拟中. MAS 是复杂适应系统理论、人工生命以及分布式人工智能技术的融合, 目前已经成为进行复杂系统分析与模拟的重要手段[14]. 国外已经开展了这方面工作的研究[13,15~20], 但还只是处于初始阶段, 应用于真实城市的模型非常有限[13]. 例如, Benenson 根据居民的经济状况、房产价格变动以及文化认同性等模拟了城市空间演化的自组织现象[18]和城镇的居民种族隔离以及居住分异现象[13]. Ligtenberg 提出了一种基于多智能体和元胞自动机相结合的土地利用规划模型, 该模型引入了政府的主导规划因素[19]. 然而, 目前尚缺乏一个比较完整的多智能体模型来模拟城市演化过程. 在城市演化中, 居民、政府、房地产商等各种智能体应扮演着最重要的角色, 它们之间及其与周围环境(自然环境和社会环境)相互作用、协商合作而形成区域宏观结构的城市发展模式. 但这方面的深入研究不多, 国内有关研究十分有限.本研究试图提出一种较为完整的基于多智能体的城市土地利用变化模型. 模型除了包含局部个体相互作用的多智能体层外, 还包含了从GIS 获取的环境因素层. 不同类型的多智能之间存在相互影响、信息交流、合作的关系, 以达到共同理解和采取一定的行动影响其所处环境. 而环境层的变化也反馈于多智能体层, 多智能体层根据环境层的变化采取相应的措施和行动, 以谋求双方关系达到平衡. 这种模型将比单纯的CA 模型更能反映复杂的人文因素及其与环境的相互作用.1 基于多智能体的城市土地利用变化模拟模型本论文着重研究城市中的各种微观智能体之间及其与周围环境的相互作用, 分析这种相互作用与宏观空间结构形成的关系. 本模型包含了一系列环境要素层和若干具有移动特点的多智能群体. 多智能在相互作用过程中“学习”和“积累经验”, 并根据经验改变自身的结构和行为.1.1 环境要素层土地利用/覆盖层: 土地利用/覆盖层及其变化是本模型模拟的核心. 其动态变化是各类智能体之间及其与环境相互作用的产物. 土地利用/覆盖层是各类多智能体所处的重要环境之一, 对多智能体的空间决策行为有着重要的影响.交通通达层: 交通通达性体现了交通方便的程度, 可以通过某位置到道路及市中心的距离等来反映. 在评价交通通达性时, 把道路分为高速公路和一般公路, 它们的影响权重不一样. 在模型中均采用指数距离衰减函数以表达其对位置的空间吸引力:2hway1eroad 3centertraffic 112233e ee,B D B D B D E c A c A c A −⋅−⋅−⋅=⋅⋅+⋅⋅+⋅⋅ (1)其中, E traffic 为交通通达性评价, c 1, c 2和c 3为各距离影响因子的权系数, c 1 + c 2 + c 3 = 1, A 1, A 2和A 3为空间影响的强度系数, B 1, B 2和B 3为空间影响的衰减系数, D eroad 为到高速公路的距离; D hway 为到一般公路的距离; D center 为到城市中心的距离.土地价格层: 地价往往决定住房价格, 不同收入的居民受本身支付能力的制约, 对住房价格的关注程度表现不一. 高收入居民具有较高的支付能力, 对居住的环境条件和交通条件要求较高, 倾向于在地价高的地段居住; 而低收入居民受支付能力的限制, 只选择地价便宜的地段居住.公共设施效用(Utility)层: 公共设施效用评价因素包括到医院、娱乐设施、公园、商业中心的距离, 均采用指数距离衰减函数表达其空间吸引力.环境质量层: 研究区域内的人均绿地面积和靠江(水)的距离是环境质量评价的重要因子. 人均绿地面积用9×9邻域窗口内绿地网格数与居民用地网格数的比例来表示: green100(())0,(()) ,(())ij ij ij N H L N G L E N H L =⎧⎪=⎨⎪⎩如果其他(2)其中, E green 为绿地评价, L ij 为n ×m 二维空间网格内其中一个网格, [1,],[1,]i N j M ∈∈, (())ij N G L 代表以L ij 为中心的9×9邻域窗口内绿地网格数目;(())ij N H L 代表以L ij 为中心的9×9邻域窗口内居民用地网格数目. 水体对环境质量的影响同样采用指数距离衰减函数来表示, 因此环境质量评价可用下第11期刘小平等: 基于多智能体系统的空间决策行为及土地利用格局演变的模拟 1029式表达:evironment green e w w B D g w w E C E C A −⋅=⋅+⋅⋅, (3)其中, E evironment 为环境质量评价, C g 和C w 分别为绿地和水体影响环境质量的权系数; A w 为水体空间影响的强度系数, B w 为水体空间影响的衰减系数, D w 为到水体的距离.教育资源层: 教育资源主要是指学校和图书馆, 教育资源本来应该归于公共设施效用层, 但是, 它对居民Agent 在选择居住位置时有着非常大的影响, 故单独作为一个层来考虑. 本模型在实际应用时, 由于数据的限制, 只考虑居民Agent 有无小孩及收入这两个属性. 在模型中也采用指数距离衰减函数表达其对位置的空间影响力.1.2 多智能体及决策行为Agents 是在虚拟环境中具有自主能力、可以进行有关决策的实体. 这些实体可以代表动物、人类, 或机构等. 一个实体并不仅仅限于代表某个个体, 也可以代表一群个体, 例如代表某一阶层的人. 本文中每个Agent 也只代表一个计算实体, 只是反映了比例关系, 可以对应多个居民或多个家庭, 以及多个房地产开发商. 本文中政府Agent 起到宏观调控的作用, 它是没有空间属性的. 房地产商Agent 作为投资开发的一个群体, 难以确定其空间位置, 在模型中把他们当作一个整体Agent, 没有赋予其空间属性. 居民Agent 的空间位置在初始状态是随机分布在研究区域上, 模型运行后, 居民Agent 根据自己的偏好及与政府Agent 、房地产商Agent 共同协商后, 选择较为满意的空间位置居住.1.2.1 居民Agent 及其决策行为居民的决策行为主要有两种: 居住位置决策和再选择. 居住位置决策是指新增居民购房的决策行为, 再选择是指城市居民的迁居行为. 城市居民居住位置决策与再选择行为直接影响着居住空间结构的形成和变化, 同时也影响着城市社会分异、空间组织结构和城市发展方向等的演化过程.本文在居民个人追求效用最大化假设的前提下, 结合动态随机效用模型[21]和离散选择模型[22], 研究居民Agent 的位置选择决策行为的内在机理. 某一侯选位置L ij 对第t 个居民Agent 的位置效用(Utility)可用下面式子表示:evironment education trafficprice convenience (,) ,tij U t ij a E b E c E d E e E ε=⋅+⋅+⋅+⋅+⋅+ (4)其中, a + b + c + d + e = 1, E evironment , E education , E traffic ,E price 和E convenience 分别是侯选位置L ij 的环境质量、教育资源、交通通达程度、住房价格和为公共设施便利性; a , b , c , d 和e 分别为第t 个居民Agent 对各个影响因子的偏好系数(权重); εij 为随机扰动项.居住位置决策与再选择反映了城市居民住房消费行为在空间上的价值取向, 因此, 受到居住地空间位置属性及居民社会属性的影响(表1), 不同类型的居民Agent 由于其自身的属性相异而表现出对位置选择迥异的偏好, 从而表示出不同的空间决策行为. 这些不同的偏好可通过上述效用公式的偏好系数来反映.表1 居住位置决策与再选择影响因子居民Agent 价值取向影响因子交通通达程度公共设施便利性教育资源自然环境质量位置属性住房价格经济能力职业家庭结构(有无小孩)年龄社会属性教育程度离散选择模型是一种复杂、非线性的多元统计分析方法和市场研究技术, 主要用于测量消费者在实际或模拟的市场竞争环境下如何在不同产品/服务中进行选择, 这与居民选址行为异常吻合. 为此, 我们把离散选择模型引入到居民选址的行为中. 许多学者认为效用模型中的随机扰动项εij 服从韦伯(Weibull)分布[21~23], 即: ()exp(exp())tij tij F εε=−−, 根据McFadden 的证明[22,23], 第t 个居民Agent 随机选择位置ij L 的概率等于对第t 个居民Agent 来说位置L ij 的效用(吸引力)大于或等于其他任何可选择位置i j L ′′的效用概率, 即1030中国科学 D 辑地球科学第36卷SCIENCE IN CHINA Ser. D Earth Sciencesexp((,))(,)Pr((,)(,))exp((,))tU t ij P t ij U t ij U t i j U t ij ′′==∑≥, (5)其中, Pr((,)(,))U t ij U t i j ′′≥为第t 个居民Agent 的位置L ij 的效用(吸引力)大于或等于其他任何可选择位置i j L ′′的效用概率, exp((,))tU t ij ∑为侯选位置效用指数函数之和, 这就是著名的离散选择模型. 该式表明居民根据个人偏好并遵循效用最大化选择居住位置.利用Monto Carlo 方法从若干侯选位置中确定最终位置, 从而能够实现更为真实的随机效用决策, 这与现实中居民的居住选择行为相符. 在居民Agent 选择好自己满意的地理位置后, 并不代表该居民Agent 就可以入住, 有可能碰到下面三种情况:(1) 该房子已经被他人占用; (2) 该房子没有被占用, 为空房; (3) 该地理位置还没有被房地产商开发.对于第一种情况, 则可与占用该房子的居民Agent 协商, 若协商失败, 继续搜索合适的地理位置.若遇到第二种情况, 则选择成功, 居民Agent 入住空房. 对于第三种情况, 是本文研究的重点. 因为一个城市的发展及扩张, 主要是房地产商在不违背政府规划的情况下, 根据居民的需要, 开发非城市用地的过程. 房地产商的开发不是盲目的, 必须考虑到购房者的意愿. 在本模型中, 是通过不同类型的Agents 相互沟通来满足各自的需要, 从而从自下而上的方式来形成了有序的城市空间结构.1.2.2 房地产商Agent 及其决策行为房地产商在开发新的居住用地前, 首先得考虑居民的位置选择特点来调整投资策略, 从而选择合适的投资地域. 如果新开发的居住用地位置与居民的意愿相左, 很显然, 开发的房产将难以销售出去. 不同类型的居民对住房有着相异的偏好, 他们在选择住房时会根据房子所处的环境(社会环境及自然环境)、本身的属性及偏好做出决策, 因此房地产商必须根据居民的位置选择偏好选择正确的投资地域. 其次, 房地产商需要考虑其本身的利益, 分析投资之后所获取的利润是否达到某一期望值, 可用下面式子表达:profit price price cost D H L D =−−, (6)threshold threshold , profit ,{D D D ><, (7)其中, D profit 表示投资所获取的利润; H price 为住房销售价格; L price 表示土地价格; D cos t 为住房建造成本;D threshold 是房地产商的利润期望界限值.最后, 房地产商拟开发的用地需征得政府的批准. 政府根据所申请的用地是否与政府规划相符而作出判断.1.2.3 政府Agent 及其决策行为政府的宏观城市规划及调控对城市的土地利用变化起着决定作用, 引导了整个城市的演化过程, 也决定了城市发展模式. 因此在研究城市土地利用变化时, 政府是一个不容忽略的主导因素. 特别是在中国, 政府的宏观规划在城市发展中显得尤为重要.当房地产商向政府申请开发用地时, 政府会根据该地点目前土地利用状况和未来规划的土地利用情况进行对比, 给出不同的接受概率. 当一个区域被申请的次数越多, 它被接受的概率就会增加; 一个区域的申请被政府接受之后, 该区域附近地区被接受的概率也会增加. 这充分体现了政府在宏观规划的同时也全面考虑公众的意愿及房地产商的要求, 调控政府规划与真实世界发展细节的差距, 实现了宏观和微观的统一. 其公式表达如下:*Accept 12Accept ij ijP P g P h P =+⋅∆+⋅∆,([1,],[1,])i n j m ∈∈, (8)其中, *Accept ijP 为地理位置L ij 被政府接受的概率;Accept ij P 为政府原始接受概率; g 是该地被申请的次数,∆P 1是每申请一次, 政府所增加的接受概率; h 是以L ij为中心3×3邻域窗口内已经被政府接受的网格数,∆P 2是3×3邻域窗口内每增加一个被政府接受的网格, 政府所增加的接受概率.政府另一种决策行为是进行基础设施和公共设施建设, 政府投资进行基础设施和公共设施建设主要是因为两方面的需要; 一是居民的需求, 当一个地区随着居民的增加, 其基础设施及基础设施就显得匮乏, 这必将要求政府投资进行建设; 二是政府规划则投资则不投资第11期刘小平等: 基于多智能体系统的空间决策行为及土地利用格局演变的模拟 1031的需要, 为了使城市的真实发展与规划接轨, 政府必须在其所规划的区域内进行基础设施和公共设施, 以增加其空间吸引力, 从而达到规划的目的.2 模型的应用2.1 实验区及数据处理选取广州市海珠区作为实验区, 利用本模型模拟该地区1995年至2004年之间的土地利用动态变化. 空间数据包括遥感数据和GIS 数据. 遥感数据为1995年12月30日和2004年6月13日两个时相的TM 影像. GIS 数据包括广州市1996~2010年的城市总体规划图、海珠区土地价格图、1995年及2004年海珠区土地利用图、海珠区道路交通图、以及海珠区学校、医院、公园分布图. 社会数据是从广州市统计局、2004广州统计年鉴及第五次人口普查数据获取, 主要包括人口数据及经济统计数据, 社会数据是以街道为单位.所有空间数据都转成grid 删格数据格式, 并通过空间配准后迭加在一起, grid 数据的分辨率为100 m. 各grid 数据层包括: 1995年海珠区土地利用层、广州市1996~2010年的城市总体规划层、交通通达层、土地价格层、公共设施便利层、环境质量层、教育资源层等. 其中, 交通通达层、公共设施便利层、环境质量层、教育资源层是通过1.1中所提出的方法求得.2.2 模型的简化由于模型较复杂, 有的数据无法收集, 需要对其进行简化才能运行. 在简化模型中, 我们只考虑常住居民Agent 的行为, 因为流动人口经济能力有限, 一般并没有能力购买房子, 并且, 由于本身的流动性及不稳定性, 他们也较少考虑购房. 对于居民Agent 的行为, 我们只考虑 1.2.1中所提到的第三种情况, 即只考虑居民对1995~2004年之间新增居住地的居住位置决策和再选择. 由于一个城市的土地利用变化, 主要是新增居民地的扩张. 对于房地产商Agent, 由于数据的缺乏, 我们难以得到其投资所获取的利润. 但是, 一般而言, 房地产商更倾向于在居民较集中的、开发风险较小的区域投资[24], 这是因为在居民较集中的区域, 由于基础设施较为完备, 各方面条件比较成熟, 房地产商并不需要在基础设施方面进行投资, 这样可以减少投资的资金, 降低开发风险; 在居民较为零散的区域, 基础设施一般较为落后, 对居民的吸引力不大, 而基础设施建设则需要大量的资金投入. 所以, 在我们的简化模型中, 把邻域的影响作为房地产商是否愿意开发的一个度量, 用33×邻域窗口内居民用地像元数与该邻域窗口内除中心像元以外所有像元数的比值来表示房地产商的接受开发概率. 公式表示如下:33dev (())331ij N urban ij P ×=×−∑, (9)若33(())N urban ij ×∑=0, 则P dev 取0.05, 其中, P dev 为房地产商的接受开发概率;33(())N urban ij ×∑为3×3邻域窗口内居民用地像元数.对于政府Agent, 在简化模型中, 由于数据的限制, 我们暂时只考虑其宏观规划及调控行为, 不考虑基础设施建设行为. 所以, 侯选位置L ij 被第t 个居民Agent 随机所选择, 并被政府批准, 且房地产商愿意开发的概率可用下式表达:*dev Accept (,)ijt ij P A P t ij P P =⋅⋅⋅, (10)其中, A 为模型的调整参数, P (t , ij )为第t 个居民Agent 在效用最大化下随机选择地理位置L ij 的概率, *Accept ijP 为侯选位置L ij 被政府接受的概率, P dev 表示房地产商愿意开发的概率.2.3 模型的应用2.3.1 居民Agent 的分类及权重确定根据居民属性的不同, 对居民Agent 进行分类. 考虑到模型的简便可行和数据的限制, 本文只考虑居民的收入及居民Agent 有无小孩这两个属性, 居民收入分为低收入(年收入小于9600元人民币)、中等收入(年收入大于9600元人民币, 小于60000元人民币)、高收入(年收入大于60000元人民币)三个等级; 家庭结构分为有小孩和无小孩两个等级. 因此, 居民Agent 可分为6类, 即低收入无小孩、低收入有小孩、中等收入无小孩、中等收入有小孩、高收入无小孩、高收入有小孩. 根据广州市统计局、2004广州统计年1032中国科学 D 辑地球科学第36卷SCIENCE IN CHINA Ser. D Earth Sciences鉴及第五次人口普查数据, 这6类居民的大致比例可求得, 见表2.表2 居民Agent 类型及各居民类型所占比例居民Agent 类型家庭结构无小孩有小孩经济能力低收入中等收入高收入低收入中等收入高收入所占比例9% 39% 9% 6% 31% 6%不同类型的居民由于其自身的属性相异而表现出对位置选择迥异的偏好, 从而做出不同的空间决策. 我们采用主客观综合赋权的方法来确定居民Agent 的位置选择偏好权重. 首先, 利用专家打分法,根据专家的经验判断, 针对不同类型居民Agent, 对各居住位置选择影响因子进行打分, 采用多准则判断模型(MCE),求出位置选择影响因子的主观偏好权重. 为避免在确定权重的过程中主观意识太强, 采用熵化权方法对得到的偏好权重进行修正[25], 以得到更加客观、合理的结果. 在确定位置选择影响因子客观权重前, 需要消除各影响因子量纲的影响, 由于影响因子中既包含正向因子(交通通达性、公共设施便利性、教育资源、环境质量), 又有逆向因子(住房价格), 因此影响因子的“好”、“坏”在很大程度上带有模糊性, 可以采用模糊隶属度函数对各影响因子的贡献进行量化. 对正向影响因子, 采用半升梯形模糊隶属度函数模型, 即1,,,0mk k mkk mkk mk k k k mk k a Max a Min a Min a Max Max Min a Min ⎧⎪−⎪′=⎨−⎪⎪⎩≥≤≤≤ (11)对于逆向影响因子, 采用半降梯形模糊隶属度函数模型:1,',,0mk k k mk mkk mk k k k mk k a Min Max a a Min a Max Max Min a Max ⎧⎪−⎪=⎨−⎪⎪⎩≤≤≤≥ (12)其中, a mk 为第m 个位置第k 个影响因子的值, Max k 和Min k 表示第k 个影响因子中的最大值、最小值, mka ′为消除量纲影响后的第m 个位置第k 个影响因子的值.熵是信息论中关于不“确定性”的度量, 信息量越大, 不确定性就越小, 熵也越小. 根据信息熵的定义, 第k 个影响因子的信息熵可由下式计算:1(ln )Mk mk mk m E N f f ==−⋅⋅∑, (13)其中, M 为总的位置数, 1ln N M=, 1||||mk mk M mk m a f a =′=′∑, 并假定: 当mk f =0时, ln 0mk mk f f ⋅=. 第k 个影响因子信息熵权可用下式表示:11k k Kkk E H K E =−=−∑, (14)其中K 为影响因子的总个数, 从(13), (14)式可以看出, 当某个影响因子在各样点上的值相差较大时, 熵值较小, 熵权较大, 这说明该影响因子的“贡献”较大, 由此确定各影响因子的权重. 求出各影响因子的客观权重后, 就可以对主观偏好权重进行修正, 修正公式如下:1/Kz z z z z z w u H u H ==⋅⋅∑, (15)其中: u z 为用MCE 方法得到的权重; H z 为信息熵权重,w z 为修正后的主客观综合偏好权重.最后所求得的主客观综合偏好权重见表3. 这些偏好权重反映在(4)式的计算中, 分别代表不同居民对交通通达性、土地价格、公共设施、环境质量、教育资源的偏好.表3 各种居民Agent 的位置选择偏好权重权重居民Agent 类型交通通达性土地价格公共设施便利性环境质量教育资源低收入无小孩 0.2870.447 0.095 0.058 0.113低收入有小孩 0.2090.393 0.048 0.049 0.301中等收入无小孩0.2680.206 0.139 0.276 0.111中等收入有小孩0.2150.241 0.093 0.187 0.264高收入无小孩 0.3240.058 0.104 0.394 0.120高收入有小孩0.2650.094 0.052 0.302 0.287第11期刘小平等: 基于多智能体系统的空间决策行为及土地利用格局演变的模拟 10332.3.2 模型的应用及结果该模型中, 首先需要确定海珠区1995年至2004年城市增长的总量, 这可以从1995年和2004的TM 遥感影像中获取. 我们假设每一个新增城市化网格上容纳一个居民Agent, 则根据城市增长总量可以确定模型所需的居民Agent 数目. 这里一个Agent 只反映了比例关系, 并不是只代表一个人或一个家庭, 在本文中的实际含义为100*100米的一个网格内平均容纳的居民. 模型的流程见图1, 模型运行机制如下: (1) 根据海珠区1995年至2004年城市增长总量确定模型所需的居民Agent 数目.(2) 根据表2中各居民类型所占的比例, 运用Monto Carlo 方法按比例随机生成模型所需的不同类型居民Agent.(3) 据公式(4)及表3, 计算对应居民A gent 的位置效用值, 首先选择效用值最高的位置, 据公式(10), 计算最高效用值位置在居民Agent 、房地产商Agent 、政府Agent 相互协商下被开发的概率.(4) 运用Monto Carlo 方法判断最高效用值位置是否被开发, 若该居民的最高效用值位置被接受开发, 则该居民位置选择完成, 轮到下一个居民Agent 进行位置选择. 若最高效用值位置没有被房地产商Agent 及政府Agent 接受开发, 则选择次高效用值位置, 直到该居民Agent 找到满意的位置为止.模拟中, 以1995年海珠区土地利用层、海珠区1996~2010年的城市总体规划层、交通通达层、土地价格层、公共设施便利层、环境质量层、教育资源层作为输入层, 根据前面的参数设定, 应用该模型进行模拟. 图2是对应不同模拟时间的居民用地空间演变的模拟过程. 其中, 新增加居民用地是指从T = 0时刻起到该时刻城市所增加的居民用地, T 代表模型运行的次数, T = 0表示模型处于初始状态, 即1995年海珠区土地利用情况, T = 1400表示模型运行了1400次, 模型达到终止状态, 即2004年海珠区土地图1 基于多智能体的土地利用复杂系统模拟流程图。

基于多智能体系统的城市规划方案优化研究

基于多智能体系统的城市规划方案优化研究引言：城市规划是一个复杂而庞大的系统工程，涉及到城市的社会、经济、环境等多个方面。

如何制定出一套合理有效的城市规划方案，是每个城市规划师都面临的重要课题。

近年来，随着人工智能技术的发展，多智能体系统被引入到城市规划领域，为城市规划方案的优化提供了新的思路和方法。

本文将探讨基于多智能体系统的城市规划方案优化研究。

一、多智能体系统在城市规划中的应用多智能体系统是由多个智能体组成的系统，每个智能体都具有自主决策和交互能力。

在城市规划中，多智能体系统可以模拟城市中的各种元素和参与者，如居民、政府、企业等，通过智能体之间的协作和竞争，实现城市规划方案的优化。

1.1 智能交通系统城市的交通系统是城市规划中的重要组成部分，也是城市发展的关键因素之一。

多智能体系统可以模拟城市中的交通流量、车辆行为等，通过优化交通信号灯、调整道路布局等措施，提高交通效率，减少拥堵和排放。

1.2 能源管理系统能源是城市发展的基础，合理的能源管理对于城市的可持续发展至关重要。

多智能体系统可以模拟城市中的能源供需情况，通过优化能源分配和利用，实现能源的高效利用和节约。

1.3 城市环境监测系统城市环境是城市居民生活的重要组成部分，也是城市规划中需要考虑的因素之一。

多智能体系统可以模拟城市中的环境污染、噪音等情况，通过优化环境监测和治理措施，提高城市的环境质量。

二、多智能体系统的优势和挑战2.1 优势多智能体系统在城市规划中具有以下优势：（1）分布式决策：每个智能体都具有自主决策能力，可以根据自身的信息和目标制定决策，实现分布式的决策过程。

（2）协作竞争：多个智能体之间可以通过协作和竞争实现城市规划方案的优化，充分发挥各个智能体的优势。

（3）快速反应：多智能体系统可以实时获取和处理城市的信息，能够快速反应城市规划中的变化和需求。

2.2 挑战多智能体系统在城市规划中也面临一些挑战：（1）信息不对称：每个智能体只能获取到局部的信息，无法全面了解整个城市的情况，导致信息不对称问题。

matlab蚁群算法精讲及仿真图

蚁群算法matlab精讲及仿真4.1基本蚁群算法4.1.1基本蚁群算法的原理蚁群算法是上世纪90年代意大利学者M.Dorigo,v.Maneizz。

等人提出来的,在越来越多的领域里得到广泛应用。

蚁群算法，是一种模拟生物活动的智能算法，蚁群算法的运作机理来源于现实世界中蚂蚁的真实行为，该算法是由 Marco Dorigo 首先提出并进行相关研究的，蚂蚁这种小生物，个体能力非常有限，但实际的活动中却可以搬动自己大几十倍的物体，其有序的合作能力可以与人类的集体完成浩大的工程非常相似，它们之前可以进行信息的交流，各自负责自己的任务，整个运作过程统一有序，在一只蚂蚁找食物的过程中，在自己走过的足迹上洒下某种物质，以传达信息给伙伴，吸引同伴向自己走过的路径上靠拢，当有一只蚂蚁找到食物后，它还可以沿着自己走过的路径返回，这样一来找到食物的蚂蚁走过的路径上信息传递物质的量就比较大，更多的蚂蚁就可能以更大的机率来选择这条路径，越来越多的蚂蚁都集中在这条路径上，蚂蚁就会成群结队在蚁窝与食物间的路径上工作。

当然，信息传递物质会随着时间的推移而消失掉一部分，留下一部分，其含量是处于动态变化之中，起初，在没有蚂蚁找到食物的时候，其实所有从蚁窝出发的蚂蚁是保持一种随机的运动状态而进行食物搜索的，因此，这时，各蚂蚁间信息传递物质的参考其实是没有价值的，当有一只蚂蚁找到食物后，该蚂蚁一般就会向着出发地返回，这样，该蚂蚁来回一趟在自己的路径上留下的信息传递物质就相对较多，蚂蚁向着信息传递物质比较高的路径上运动，更多的蚂蚁就会选择找到食物的路径，而蚂蚁有时不一定向着信息传递物质量高的路径走，可能搜索其它的路径。

这样如果搜索到更短的路径后，蚂蚁又会往更短的路径上靠拢，最终多数蚂蚁在最短路径上工作。

【基于蚁群算法和遗传算法的机器人路径规划研究】该算法的特点：(1)自我组织能力，蚂蚁不需要知道整体环境信息，只需要得到自己周围的信息，并且通过信息传递物质来作用于周围的环境，根据其他蚂蚁的信息素来判断自己的路径。

用蚂蚁算法解决多目标TSP问题

在科学管理与经济决策的许多应用领域中, 都有大量的多目标优化问题. 对于很多决策来说, 需要优化的目标往往不止一个, 如何在多个目标中寻找折中最优解是一个比较复杂的问题. 对于具体的 T SP 问题, 实际中常常需要考虑 : 路程最短、时间最少、费用最省、风险最小等等多方面的因素 . 问题可描述如下:
Abstract: T h is p ap er ana lyze the p rop erty of m u lti2ob ject p rob lem and p u t fo rw a rd a criteria to eva lua te the to ta l co st betw een m u lti2ob ject. B a sed on the criteria , u sing an t system a lgo rithm to so lving the m u lti2ob ject T SP p rob lem. T he a lgo rithm is discu ssed in deta il. Key words: an t co lony system ; m u lti2ob ject; traveling sa lesm an p rob lem
用于多目标 T SP 问题的蚂蚁算法.
我们由已得到的
Pa reto
最优解得出一种理想解
(L
3 1
,
L
3 2
,. . .
L
3 r
) , 假设共有 m
只蚂蚁进行寻优:
L
3 i
=
m
in
(L
ik ) ,
k=
1, 2,L
m. L ik 为群体中第 k 只蚂蚁在
k

AI大模型在城市规划中的应用优化城市发展与资源分配

AI大模型在城市规划中的应用优化城市发展与资源分配随着人工智能（AI）技术的快速发展，越来越多的大模型应用于城市规划中，为城市发展和资源分配带来了新的机遇和挑战。

AI大模型在城市规划中的应用，可以帮助城市实现精细化管理、智能化决策和可持续发展。

本文将探讨AI大模型在城市规划中的应用优化，以及对城市发展与资源分配的影响。

1. 数据分析与预测AI大模型在城市规划中的应用主要体现在数据分析与预测方面。

通过收集和分析大量的城市数据，包括人口、交通、气候、土地利用等多方面的信息，AI大模型可以帮助城市规划者更好地了解城市的运行情况和发展趋势。

基于这些数据，AI大模型可以进行精确的城市发展预测，为城市规划提供科学依据。

2. 智能交通管理城市交通管理是城市规划中一个重要的方面，也是AI大模型广泛应用的领域之一。

通过AI大模型分析城市交通数据，可以实现交通信号的智能掏费，交通拥堵的预测与疏导，公共交通的优化布局等。

这些都有助于提升城市的交通效率，改善交通状况，减少交通事故的发生，提升城市居民的出行体验。

3. 绿色建筑设计随着人们对环境保护和可持续发展的重视，绿色建筑设计成为了城市规划中的重要方向。

AI大模型在城市规划中的应用可以帮助设计更加节能环保的建筑，包括利用智能系统控制建筑的能源消费、设计通风透光的建筑结构、选用环保材料等。

这不仅有助于降低城市的能源消耗和碳排放，还可以改善城市的空气质量和居住环境。

4. 智能资源配置城市规划中的资源配置是一个复杂而关键的问题。

AI大模型可以通过数据分析和算法优化帮助城市规划者合理配置城市的资源，包括土地利用、水资源管理、能源供应等方面。

通过智能的资源配置，可以提高资源的利用效率，降低资源的浪费，实现资源的可持续利用，为城市的可持续发展奠定基础。

总结而言，AI大模型在城市规划中的应用可以帮助城市实现智能化、绿色化和可持续化的发展。

通过数据分析与预测、智能交通管理、绿色建筑设计、智能资源配置等多方面的优化，AI大模型可以为城市的发展与资源分配带来更多机遇和挑战。

基于蚁群算法的土地利用结构优化研究——以柳州市为例的开题报告

基于蚁群算法的土地利用结构优化研究——以柳州市为例的开题报告一、研究背景和意义近年来，中国的城市化进程不断加速，土地利用结构也在不断变化，土地资源的合理利用已成为当前面临的严峻问题。

在城市规划和土地利用方面，如何综合考虑各种自然和社会经济因素，制定一种科学合理的土地利用规划，是一项非常复杂的任务。

蚁群算法是一种自然计算算法，具有全局搜索能力、适应性和鲁棒性等特点。

该算法是从蚂蚁觅食行为中得到的启示，利用蚂蚁的群体智能来寻求最佳路径。

在土地利用规划中，可以利用蚁群算法来优化土地利用结构，提高土地资源利用效率，促进城市可持续发展。

以柳州市为例，该市经济发展快速，土地利用结构也在不断变化。

如何合理利用土地资源，提高土地利用效率，成为当前亟需解决的问题。

本研究拟以蚁群算法为基础，进行柳州市土地利用结构优化研究，为城市规划和土地利用提供新的思路和方法。

二、研究内容和方法1. 研究内容本研究拟以柳州市为例，基于蚁群算法，开展土地利用结构优化研究，主要包括以下方面：（1）分析柳州市土地资源特点和城市发展现状，确定优化目标和优化方案；（2）建立土地利用结构优化模型，包括土地利用约束条件、评价指标和目标函数；（3）基于蚁群算法，进行土地利用结构优化计算，并对计算结果进行验证和分析；（4）制定柳州市土地利用规划建议，为城市可持续发展提供科学依据。

2. 研究方法本研究主要采用以下研究方法：（1）资料收集法：收集柳州市与土地利用相关的发展计划、政策、评估报告等相关资料；（2）理论分析法：对土地利用结构优化研究的理论与方法进行分析和总结；（3）建模方法：建立基于蚁群算法的土地利用结构优化模型，并进行计算和验证；（4）数据采集和处理法：采集和处理柳州市土地利用相关数据，进行可行性分析和方案评估。

三、预期成果和意义预期成果：（1）建立基于蚁群算法的土地利用结构优化模型；（2）通过实际计算和验证，得出柳州市土地利用结构优化方案，并提出优化规划建议；（3）通过本研究，提高土地资源利用效率，促进城市可持续发展。

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